文章介绍提升无监督学习性能的方法，结合图像混合和标签平滑技术。标签平滑可防模型过度自信，平滑决策边界；图像混合包括全局混合和区域混合(带背景衰减)，能使输出特征更平滑。实验表明，增加训练轮数能显著提升准确率，效果甚至优于图像混合方法，有效提高模型性能和迁移能力。
无监督学习，是最近学术界研究的热点问题。自监督学习（self-supervised learning），特别是基于对比（contrastive learning）的方法，得到了极大的关注，例如MoCo，SimCLR等方法已经逐步接近有监督预训练的性能（pre-training）。在现有无监督方法中，常用的数据增强方式还是简单的裁切、翻转或者颜色变换。然而，在有监督和半监督方法中，很多复杂的数据增强特别是基于mixup的方法得到了广泛应用，例如MixMatch和MoEx。
最近读了一篇论文"Rethinking Image Mixture for Unsupervised Visual Representation Learning"，通过使用图像混合（Image Mixture）和标签平滑（Label Smooth）来提升无监督学习的性能。
标签平滑
标签平滑是有监督学习中常用的一个训练技巧，它可以防止模型输出过度自信的概率预测，达到正则化的目的。它的具体做法如图1，从原始标签中拿出 ε ，平均分配到其他类别中。
图1. 标签平滑
***加入标签平滑可以鼓励模型平等的对待所有的非目标类别数据，这样可以利用更多的结构信息，减少不同样本的预测结果之间的方差。***具体到基于对比学习的无监督学习方法，如图2，作者通过样本混合的方式鼓励模型输出更加平滑的特征，进而使得特征空间的决策边界更加平滑，产生的不同样本的方差也更小。
图2. 样本混合可以鼓励模型输出平滑特征，进而使得特征空间的决策边界更加平滑，方差更小。
图像混合
**全局混合。**如图3，全局混合策略有点类似于迭代的无监督版mixup。多次进行不同图像的加权，得到新的增强数据，过程如下：
Im1←α1I1+β1I2Im2←α2I3+β2Im1⋯Imn−1←αn−1In+βn−1Imn−2
图3. 全局混合策略
**区域混合。**作者使用CutMix策略，即从一张图片抠出一部分粘贴到另一张图片。但是考虑到存在不符合常识和无意义的混合（第二行），作者对背景context做了衰减（Decay），来强调前景物体，弱化背景。整个过程，如下：
Im1←M1⊙I1+λDecay(1−M1)⊙I2Im2←M2⊙I3+(1−M2)⊙Im1⋯Imn−1←Mn−1⊙In+(1−Mn−1)⊙Imn−2
图4. 区域cutmix混合和背景Decay策略
训练
论文采用MoCo和CMC（contrastive multiview coding）两种无监督训练模型。
实验
超参数选择和ablation study在ImageNet-100上面进行，最终结果在ImageNet-1000上面报告。实验结果如图5，可以看出，论文提出的每一个部分对性能都起到了一定的作用。同时，**增加训练的轮数，可以大幅提升最后的正确率，这个结论在之前自监督的论文以及SimCLR里面也被提到过。**注意到一点，增加训练轮数带来的提升，甚至要远远大于图像混合带来的提升。
另外，论文也在Object Detection和Sementation两个任务上面验证了图像混合方法训练的模型的迁移性能。
图5. 实验结果。More Budget模型训练了800个epoch。
总结：
- 在无监督学习中，标签平滑能够起到平滑决策边界，减小方差的作用。
- 使用图像混合结果作为输入，可以使输出结果更加平滑。
- 无监督学习训练的epoch通常要比有监督学习多很多。
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