目录
- [1 介绍](#1 介绍)
- [2 模型示意图](#2 模型示意图)
- [3 MAE算法](#3 MAE算法)
- [4 总结](#4 总结)
1 介绍
MAE是基于ViT的，将整个训练拓展到没有标号的数据上面，和BERT一样，通过完形填空来获取对图片的理解。MAE不是第一个将BERT拓展到CV上的工作，但是它很有可能是这一系列工作之中未来影响最大的一篇。因为BERT极大地加速了Transformer这个架构在NLP领域中的应用，所以MAE也会使得Transformer在CV上的应用更加普及一些。
文章标题是：带掩码的自编码器是一个可拓展的视觉学习器。标题里的Masked来自于BERT，可以理解成完形填空，每一次挖掉一些东西，然后去预测挖掉的东西。Autoencoder里的auto是"自"的意思，机器学习里有一类模型叫auto 自模型，例如自回归模型，这类模型的特点就是标号和图片，即y和x，是来自于同一个东西，比如说在语言模型里，我们每次用前面的词去预测下一个词，在另一个样本里面，这个预测的词也是标号，也会成为另一个样本的x本身，x和y都是来自于同样的句子里的词，所以叫做auto。
2 模型示意图
模型示意图如下图所示，一张图片输入进来，先把它切成一个个的小块，其中要被盖住的这些块涂成灰色，75%的图片都被盖住了。那些没有被盖住的块被直接拿出来，放到encoder里面，也就是ViT里面，得到每一个块对应的特征，然后拉长，把被盖住的块重新放回原来的位置，所有块输入到一个解码器中，解码器会去尝试把里面的像素信息全部重构回来，使得最后的target训练出来就是原始的没有被掩码盖住的图片。
示意图中编码器比解码器稍微高一点，意思是指主要的计算量都来自编码器，因为最重要的是对图片的像素进行编码，编码器只要去处理没有被盖住的图片，也就是说，一张图片只需要看到四分之一的像素即可，这样计算量稍微低一点。
这个示意图是做预训练时候做的事情，如果你想用这个模型来做计算机任务的话，只需要用它的编码器即可，不需要使用解码器，图片输入进来，不需要对它做掩码，直接切成这些patch，输入到编码器中，就能得到所有块的特征表示，就可以当成这张图片的特征表示，就可以用来做自己的任务了。
下图展示的是在ImageNet的验证集上，通过MAE构造出来的图片。左边一列是把图片80%的块都遮住，中间一列是MAE构造出来的图片，右边一列是原始图片。
3 MAE算法
整体流程和第2章节里提到的一样，这里介绍一下如何重构出原始的像素。
解码器的最后一层是一个线性层，如果一块图片是16×16的像素的话，那么这个线性层就会投影到维度是256的向量，然后再将它reshape成所想要的16×16的维度，就能还原出原始的像素信息了。
损失函数用的是MSE，和BERT一样，只在被盖住的块上面使用MSE，没有被盖住的不计算损失，因为输入已经看到了这些块的像素信息了。
简单实现：将所有的块shuffle后，保留前面25%的块，其他块丢掉；然后重新unshuffle还原回原来的顺序，这样在计算MSE的时候就能对应回原图来计算了。通过shuffle和unshuffle的操作，能使得我们不需要任何的稀疏的操作，在实现起来非常的快。
4 总结
这篇文章利用ViT来做跟BERT一样的自监督学习，在ViT的基础上提出了三点：
- 需要盖住更多的块，使得剩下的那些块，块与块之间的冗余度没那么高，这样整个任务就变得复杂一点。
- 使用Transformer架构的解码器，直接还原原始的像素信息，使得整个流程更加简单一点。
- 加上在ViT工作之后的各种技术，使得它的训练更加鲁棒一点。