论文链接：https://arxiv.org/abs/2212.00794

本文提出一种用于训练CLIP的简单而有效的方案FLIP(Fast Language-Image Pre-training, FLIP),它在训练过程中对图像块进行大比例的随机Mask移除。Mask机制使得我们可以在有限周期内学习到更多的image-text数据对，同时具有更少的内存占用。所提方案取得了更好的精度与训练时间均衡，相比无Mask基线方案，所提FLIP在精度与训练速度方面具有大幅改善(前期400M对image-text)。

受益于加速训练能力，我们对扩展模型尺寸、数据集大小、训练周期进行了探索，同时取得了喜人的结果。

本文的方案：

上图为所提FLIP方案示意图，它由两部分构成：

  • Image Masking: 该采用ViT对图像进行编码，参考MAE对图像块进行大比例Mask丢弃(如50%、75%)，这种处理方式还可以减少图像编码耗时与内存占用。

  • Text Masking：与此同时，我们还可以对text执行类似Image的Mask处理(可选想发)。当执行Mask时，我们仅对可见token进行编码处理。这不同于BERT的处理机制：采用Learned Mask Token进行替换。这种稀疏计算同样可以一定程度减少文本编码耗时。不过，由于文本编码器比较小，这里的加速不会导致更好的均衡。

  • Objective：Image/Text编码器采用对比损失进行训练优化。在这里，作者并未像MAE那样使用重建损失。丢弃解码器与重建损失取得了进一步的加速。

  • Unmasking：尽管编码器是在Masked图像上进行的预训练，但它可以像MAE那样直接作用到无干扰的图像，此可作为对标的基线。为进一步减少因Mask导致的分布差异，作者将Mask比例设为0并进行少量的连续预训练。这种处理机制可以取得有利的精度/耗时均衡。

内容中包含的图片若涉及版权问题，请及时与我们联系删除