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Paper: https://arxiv.org/pdf/2111.06377.pdf

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动机

首先简要介绍下BERT，NLP领域的BERT是基于Transformer架构，并采取无监督预训练的方式去训练模型。它提出的预训练方法在本质上是一种masked autoencoding，也就是MLM（masked language modeling）：去除数据的一部分然后学习恢复。

自从ViT火了之后，Transformer架构也可以应用于CV领域中了，一些研究者就开始尝试研究ViT的无监督学习，比如Mocov3用对比学习的方法无监督训练ViT，此外也有一些研究开始借鉴BERT中的MLM方法，比如BEiT提出了用于图像的无监督学习方法： MIM（masked image modeling）。但尽管如此，NLP领域已经在BERT的这种masked autoencoding方法下取得了巨大的进展，而CV领域中在无监督预训练这一块远远落后，主流的无监督训练还是对比学习。其中这种masked autoencoding方法并不是没在图像领域应用过，很早便就出现了，比如Denoising Autoencoders。但是至今却未取得像在NLP领域中的巨大发展。MAE论文对这个问题做了以下分析（参考：视觉无监督学习新范式：MAE）：

• 图像的主流模型是CNN，而NLP的主流模型是transformer，CNN和transformer的架构不同导致NLP的BERT很难直接迁移到CV。但是vision transformer的出现已经解决这个问题；
• 图像和文本的信息密度不同，文本是高语义的人工创造的符号，而图像是一种自然信号，两者采用masked autoencoding建模任务难度就不一样，从句子中预测丢失的词本身就是一种复杂的语言理解任务，但是图像存在很大的信息冗余，一个丢失的图像块很容易利用周边的图像区域进行恢复。也就是说：丢失一个单词去恢复句子很难，用MLM这样的方式去学习这样一个难的任务可以学到一些有意义的信息；但是丢失一个patch去恢复图像却很简单，这只用线性插值就可以实现了，用MIM这样的方式去学习这么简单的任务，几乎学不到什么有价值的信息。
• 用于重建的decoder在图像和文本任务发挥的角色有区别，从句子中预测单词属于高语义任务，encoder和decoder的gap小，所以BERT的decoder部分微不足道（只需要一个MLP），而对图像重建像素属于低语义任务（相比图像分类），decoder需要发挥更大作用：将高语义的中间表征恢复成低语义的像素值。

因此，本文提出了一种简单有效的用于ViT无监督预训练的方法，称为MAE（masked autoencoder）。MAE也属于MIM的范畴，可以将MAE看作是BERT的CV版本：

方法

MAE方法很简单，整体架构如下。针对以上的分析，MAE采用了MIM的思想，随机mask掉部分patchs然后进行重建，并有两个核心的设计： 1）设计了一个非对称的encoder-decoder结构，这个非对称体现在两方面：一方面decoder采用比encoder更轻量级设计，encoder首先使用linear将patch映射为embedding，然后采用的是ViT模型，decoder是一个包含几个transformer blocks轻量级模块，最后一层是一个linear层采用的是一个；另外一方面encoder只处理visible patchs，而decoder处理所有的patchs（插入masked patchs）。2）MAE采用很高的masking ratio（比如75%甚至更高），这样构建的学习任务大大降低了信息冗余，或者说增加了学习难度，使得encoder能学习到更高级的特征。此外，由于encoder只处理visible patchs，所以很高的masking ratio可以大大降低计算量。 ​

MAE采用随机mask策略，对于mask ratio的选择如下：

其中的linear probing和Fine tune的区别是：linear probing把encoder冻结只加一个linear分类器训练，Fine tune是不冻结encoder完全放开训练。注意，decoder部分只是辅助无监督预训练的，具体到下游任务时就不需要它了。

不同mask ratio的效果：

在ImageNet-1K上与其他自监督方法对比：

最后的loss只计算masked patchs。

写作方面参考

论文名《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》也是一个常用的强有力的句式：xxx are xxx。并且这样的表达会给人一种很客观，站在读者角度上的感觉。

当你做的模型比较大时，用scalable；当你做的模型比较快时，用efficient。

画图的一些细节： MAE的计算量主要出现在encoder部分，所以作者将encoder部分画的比decoder部分大。论文图中的每一个小细节，体现的都是文章的思想。