高馬爾今天小編(謝飛揚)要和大家分享的是港大馬毅團隊等開源新作：用編碼率正則化重構視覺自監督學習範式，“少即是多”,歡迎閲讀~
最新開源的視覺預訓練方法，馬毅團隊、微軟研究院、UC 伯克利等聯合出品！
SimDINO和SimDINOv2，通過編碼率正則化簡化 DINO 和 DINOv2 模型訓練流程得到的兩個最新模型。
在目前視覺預訓練領網域，DINO 和 DINOv2 是最強視覺模型梯隊選手，也是目前最常用的方法。在多模态大模型火熱的當下，DINOv2 也經常被用作 VLM 中的視覺編碼器提供視覺特征。
此外，圖靈獎得主、Meta 首席 AI 科學家楊立昆團隊近期關于世界模型的工作，也基于 DINOv2 而來。
（當然了，DINO 模型本身就是四年前 Meta AI 團隊提出的）
但 DINO 系列目前仍然需要基于非常復雜的工程方法來實現。
而SimDINO 通過去除 DINO 中復雜的後處理步驟等，解決了 DINO 系列的訓練難題。
更令人驚喜的是，簡化後的模型不僅訓練更容易，性能反而更強。
或許這就是 " 簡單即是美 " 的設計理念在深度學習中的重要價值？（手動狗頭）
馬毅表示：
我們不是在修補 DINO，而是在重新發現視覺表示學習的本質規律。
核心方法：化繁為簡
自監督學習（Self-Supervised Learning，SSL）在處理大規模未标記影像數據方面取得了顯著進展。
在 CV 領網域，DINO 系列模型堪稱自監督學習的标杆選手。
這個無需人工标注就能從海量影像中自主學習特征的模型，不僅在下遊任務中屢創佳績，更成為多模态大模型視覺編碼器的标配。
但是，DINO 系列模型的強能力，伴随着「需要被精心呵護」：
需要精心設計的温度調度策略（温度參數 τ 要精确到小數點後三位）
依賴復雜的中心化 - 鋭化操作（堪比精密儀器的校準流程）
必須搭配高維原型投影層（特征維度動辄破萬）
這些 " 保命裝置 " 雖然能防止模型陷入特征崩潰，卻讓訓練過程變成了超參數調優的噩夢。并且當研究人員嘗試改進模型架構或适配新領網域時，往往牽一發而動全身，稍有不慎就會讓整個系統停擺。
為了解決這些問題，SimDINO 和 SimDINOv2 模型閃亮登場～
通過引入編碼率正則化，簡化訓練流程，提高模型的魯棒性和性能。
這倆模型的核心思想，是通過編碼率正則化防止表示崩潰，從而去除原始 DINO 和 DINOv2 訓練流程中許多經驗性設計組件。
具體方法包括：
移除經驗性組件：删除權重歸一化的線性層、平衡操作（如中心化、鋭化）以及各種超參數（如温度調度、中心化動量）等。
引入編碼率正則化：在損失函數中添加一個簡單的編碼率正則化項，以防止表示崩潰。
SimDINO 和 SimDINOv2 模型的主要創新點除了上述 2 種方法外，還有一點，即簡化的訓練流程。
通過上述 2 種具體方法的改進，SimDINO 和 SimDINOv2 的訓練流程更加簡潔，減少了對超參數的依賴，提高了訓練的穩定性和效率。
引入編碼率正則化，訓練更穩定、性能更強
回顧自監督對比學習 " 同類相聚，異類相斥 " 的原始出發點，研究團隊發現，DINO 中許多復雜設計（如輸出層高維投影、教師網絡輸出中心化 - 鋭化操作、温度調節等）都是在間接地利用負樣本信息來防止模型習得的表示 " 崩潰 "。
而 SimDINO 系列研究團隊提出這一需求，可以轉而使用馬毅提出的數據編碼率失真估計方法（可參考 MCR2 等系列工作），采用顯示度量模型表征的質量作為正則化項。
基于這一發現，研究人員提出了一個解決方案：
引入編碼率（coding rate）正則化，通過在損失函數中添加一個顯式的編碼率正則項來避免表示崩潰。
這個簡單的改動就能替代原本復雜的設計，将訓練流程向簡約靠近。
而簡化的模型訓練流程可以帶來幾個關鍵優勢，即「更清晰的優化目标、更少的組件依賴、更容易的理論分析、更好的可擴展性」。
具體而言，SimDINO 保留了 DINO 模型的 EMA 自蒸餾方案和多視圖數據增強方法，但在對比學習方案上進行了修改。
抛棄輸出層高維原型投影 + 交叉熵多分類，直接使用歐幾裏得距離 / 餘弦相似度比較學生網絡（student network）和教師網絡（teacher network）生成的特征。
加入編碼率正則化項促使模型學習到更具區分性的表示，移除教師網絡輸出中心化 - 鋭化操作、温度調節等避免表示崩潰的技巧。
通過引入編碼率正則化，SimDINO 能夠有效防止特征崩潰，确保學習到的信息具有較大的信息熵，從而提高模型的泛化能力。
SimDINOv2 則進一步将 DINOv2 引入的 iBOT 機制進行替換。
它直接使用餘弦相似度監督掩碼區網域 token 與教師網絡表示間的對齊，而 Sinkhorn-Knopp centering、KoLeo 正則化等復雜設計也被簡化移除。
相比于原版 DINO， SimDINO 的訓練流程更為簡潔，去除了許多繁瑣的組件和超參數，降低了模型訓練的復雜度，使得研究人員和工程師更容易理解和實現這些模型。
從實驗角度看，這一系列操作可以讓模型訓練更穩定，性能也更強。
各種評估均優于 DINO 系列
為了驗證 SimDINO 和 SimDINOv2 的有效性，研究團隊在多個數據集和任務上進行了廣泛的實驗評估，包括影像分類、目标檢測、語義分割以及視頻對象分割。
實驗結果表明，SimDINO 系列在計算效率、訓練穩定性和下遊任務性能上均優于 DINO 系列。
ImageNet-1K 影像分類
SimDINO 和 SimDINOv2 在 ImageNet-1K 上進行了評估，包括 k-NN 分類和線性評估（linear probing）。
還與 DINO、DINOv2 進行了對比。
COCO val2017 無監督目标檢測與實例分割
在目标檢測任務中，研究團隊采用 MaskCut 作為基礎檢測框架，并在 COCO val2017 數據集上進行了評估。
具體來説，主要對比了 AP50、AP75 和 AP 三個指标：
ADE20K 語義分割和 DAVIS-2017 視頻對象分割
在語義分割任務上，研究團隊采用 linear head 并在 ADE20K 數據集上進行了評估。
這個任務上主要對比了 mIoU（平均交并比）和 mAcc（平均像素精度）。
特别要提到的是，SimDINO 還在 DAVIS-2017 上進行了評估，包括 ( J&F ) m、Jm 和 Fm 三個标準指标。
結果顯示，它在定性的特征可視化分析上也展現出了 DINO 系列工作中表現突出的語義表達能力湧現現象。
與此同時，SimDINO 和 SimDINOv2 對超參數和數據的變化更穩健了。
其它
此外，項目論文中通過理論分析，提出了一個關于 SimDINO 超參數選擇的理論：
如何平衡編碼率正則化項和距離項的梯度範數。
通過理論推導，作者給出了一個關于超參數 γ 的選擇方法，使得兩個項的梯度範數在優化過程中保持平衡。
下圖顯示的是在 SimDINO 和 DINO 下訓練 ViT-B/16 的訓練動态。
X 軸表示訓練周期（epochs），Y 軸表示在 ImageNet-1K 上的 k-NN 評估性能。
其中，左圖顯示的是兩個模型均在 ImageNet-1K 數據集上訓練。
為更好地展示優化過程，研究團隊省略了早期訓練階段的數據。
右圖顯示的是兩個模型均在 COCO train2017 數據集（大約是 ImageNet-1K 的 1/10）上訓練。
作為一個驗證實驗，該結果表明 SimDINO 需要更少的超參數調優，并且優化過程更加簡單。
研究團隊
SimDINO 系列由多所學校與機構的研究者共同完成，包括 UC 伯克利、憶生科技、微軟研究院、香港大學等。
一作是 UC 伯克利三年級博士生吳梓陽，導師是馬毅。
他主要研究方向為表征學習與多模态學習，致力于通過數學與統計理論構建高效、可解釋的深度學習模型。
此前，吳梓陽本碩均就讀于康奈爾大學。
在論文最後，SimDINO 研究團隊進一步提出和建議了 SimDINO 的幾個潛在改進方向：
在 SimDINO 框架基礎上進一步探索不需要自蒸餾優化的自監督目标。
簡化後的框架為自監督學習的理論分析提供了更好的切入點。
将 " 顯式化隐式設計選擇 " 的範式推廣到其他框架，啓發并探索其他模型的簡化改進方法。
論文地址：https://arxiv.org/abs/2502.10385
項目主頁：https://robinwu218.github.io/SimDINO
GitHub：https://github.com/RobinWu218/SimDINO
— 完 —
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