MIT新晋副教授何恺明，新作新鲜出炉：
瞄准一个横亘在AI发展之路上十年之久的问题：数据集偏差。
该研究为何恺明在Meta期间与刘壮合作完成，他们在论文中指出：
尽管过去十多年里业界为构建更大、更多样化、更全面、偏差更小的数据集做了很多努力，但现代神经网络似乎越来越善于”识破”并利用这些数据集中潜藏的偏差。
这不禁让人怀疑：我们在消除数据集偏差的战斗中，真的取得了胜利吗？
数据集偏差之战，在2011年由知名学者Antonio Torralba和Alyosha Efros提出——
Alyosha Efros正是Sora两位一作博士小哥（Tim Brooks和William Peebles）的博士导师，而Antonio Torralba也在本科期间指导过Peebles。
当时他们发现，机器学习模型很容易“过拟合”到特定的数据集上，导致在其他数据集上表现不佳。
十多年过去了，尽管我们有了更大、更多样化的数据集，如ImageNet、YFCC100M、CC12M等，但这个问题似乎并没有得到根本解决。
反而，随着神经网络变得越来越强大，它们“挖掘”和利用数据集偏差的能力也越来越强了！
为了分析这个问题，何恺明团队设计了一个虚构的”数据集分类”任务。
听名字你可能就猜到了：给定一张图像，模型需要判断它来自哪个数据集。通过看模型在这个任务上的表现，就可以了解它们捕捉数据集偏差的能力。
现代AI轻松识破不同数据集
在实验中团队发现，各种现代神经网络架构，如AlexNet、VGG、ResNet、ViT等，在数据集分类任务上表现出惊人的一致性：它们几乎都能以超过80%的准确率区分不同数据集的图像！
更令人吃惊的是，这个发现在各种不同的条件下都非常稳健：
不管是不同的数据集组合、不同的模型架构、不同的模型尺寸、不同的训练数据量，还是不同的数据增强方法，神经网络始终能轻松”一眼识破”图像的数据集来源。
那么，神经网络是如何做到这一点的呢？是靠单纯的记忆，还是学到了一些更普适的规律？
为了揭开谜底，团队做了一系列对比实验。他们发现，如果把不同的数据集随机混在一起，神经网络就很难再区分它们了（准确率下降到了33%）。这说明，神经网络并不是在单纯地记忆每一张图像，而是真的学到了一些数据集特有的模式。
更有趣的是，即使在自监督学习的设置下，神经网络也展现出了惊人的”数据集辨识力”。在这种设置下，模型在训练时并没有用到任何数据集的标签信息，但当在这些自监督学习到的特征上训练一个简单的线性分类器时，它依然能以超过70%的准确率区分不同的数据集！
通过这一系列的实验，何恺明、刘壮等人的研究给我们敲响了警钟：尽管这十年我们一直在努力构建更大、更多样化的数据集，但数据集偏差这个问题似乎并没有得到根本解决。相反，现代神经网络越来越善于利用这些偏差来获得高准确率，但这可能并不代表它们真正学到了鲁棒、普适的视觉概念。
论文的最后，作者呼吁整个AI社区重新审视数据集偏差这个问题，并重新思考如何在算法和数据两个层面上来应对这一挑战。
CVPR最佳论文作者的通力合作
本文是何恺明在Meta期间，与Meta研究科学家刘壮合作完成。
现在，何恺明已经正式在MIT上岗，担任电气工程与计算机科学系的助理教授。他的“开学第一课”开课即火爆，在youtube上已经有2.9万的播放量。
和何恺明一样，刘壮本科毕业自清华，并且也是CVPR最佳论文奖得主——他是CVPR2017最佳论文DenseNet的第一作者。
2017年，刘壮从清华姚班毕业，进入加州大学伯克利分校攻读博士学位，师从Trevor Darrell，是贾扬清的同门师弟。
博士毕业后，刘壮进入Meta AI Research工作。在此之前，他已经在Meta实习了一年多时间，期间和谢赛宁合作，发表了ConvNeXt。
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2403.08632
