因果学习篇(2)-Causal Attention for Vision-Language Tasks（文献阅读）-编程知识

Causal Attention for Vision-Language Tasks

引言

这篇论文是南洋理工大学和澳大利亚莫纳什大学联合发表自2021年的CVPR顶会上的一篇文献，在当前流行的注意力机制中增加了因果推理算法，提出了一种新的注意力机制：因果注意力(CATT)，使用因果推断中的“前门准则”解决训练数据中存在的虚假相关性，刨析了注意力机制在推理过程中的因果原理，在提高模型性能的前提下，加强了模型的可解释性，打开了神经网络的黑匣子，具有非常好的参考意义。
此外，本文所提的因果注意力遵守了传统K-Q-V的机制，所以可以替换现有的各种自注意力机制，如Transformer，是一个可插拔的模块。
> 代码已开源：https://github.com/yangxuntu/lxmertcatt
> 原文链接：Causal Attention for Vision-Language Tasks

瓶颈问题

在传统的自注意力机制中，通常都是利用查询集Query和键集Key相乘得到权重，然后再更新值集Value。在该过程中，注意力的权重是无监督的，即注意力权重在训练过程中没有标注权重标签，这难免导致数据偏差。
举个例子：
image captioning )
如上图展示了一个图像描述的流程，在训练数据中，因为有好多图片被描述为“人骑着马”，自注意力机制自然而然的会将“骑”这个动作与“人”、“马”关联起来。那么，在测试阶段，如果给一个“人驾驶马车”的图片，注意力机制会仍然用“人”和“马”进行关联，推断出“骑”这个动作，而忽略了“马车”。然而，该问题不会因为数据规模的扩大而解决，因为现实中确实红色苹果比绿色苹果多，站着的人比跳舞的人多。
该问题的本质原因就是混杂因子（因果推理中的专有名词）导致的，比如X和Y之间没有直接的因果关系，但是X和Y之间仍然相关。下面的因果结构图可以解释该理论：
在这里插入图片描述 )
图中，X为输入图片，Y为标签，C表示常识（如人可以骑马），C是混杂因子，M是图片X中的目标。
C->X

表示视觉场景可以通过常识来生成；
X->M表示场景中包含着多个目标；
C->M表示目标可以由常识来决定；
M->Y表示语言生成；

从因果图中可以看出，X->Y有两条路径：X->M->Y 和 X<-C->M->Y（含混杂因子）
因此，无论数据集多大，如果不知道混杂因子，仅使用P(Y|X)来训练模型，永远无法识别真正因果效应。
比如训练集中“人骑马”比“人驾驶马车”的数据多，测试集中后者比前者多，那么训练中的P(Y|X)将无法引用在测试中。

解决方法

提出了一个新的注意力机制：因果注意力(Causal Attention , CATT), 识别X->Y的因果效应，避免混杂因子造成的数据偏差。该方法使用了前门准则（无需混杂因子的假设知识）；
提出了样本内注意力（ISATT）和跨样本注意力（CS-ATT），遵守Q-K-V操作；而且Q-K-V操作的参数也可以在IS-ATT和CS-ATT之间共享，以进一步提高某些架构中的效率。
在LSTM、Transformer和大规模视觉-语言预训练模型中进行了测试，验证了所提模块能够大幅改善模型性能。

方法

前门因果图中的注意力

如上面图中所示，在预测标签Y时，通常采用观测相关性P(Y|X)，计算如下：
在这里插入图片描述
但是，该概率预测时可能学习到由后门路径Z<-X<->Y导致的错误相关性，而不是Z->Y的真正因果效应。
因此，需要使用因果干预切断X->Z这条后门路径，从而阻断Z<-X<->Y路径。方法是将输入X分成不同的情况{x}，然后通过以下期望来测量Z对Y的平均因果效应：在这里插入图片描述
其原理可以通过例子来解释：
比如图像描述数据集中有大量的“人和滑雪板”的数据，那么模型会学习到错误的“人”与“滑雪板”的关联关系，而不会人的性别；
CS-Sampling则将人和其他样本中的对象结合，比如自行车、镜子。
最终，预测概率如下：
在这里插入图片描述

以上过程称为前门准则。

IS-Sampling和CS-Sampling

IS-Sampling

对于上述的概率公式，可以将P(Y|Z,X)用一个softmax层的网络g()来表示，因为许多视觉-语言模型都是做分类的，其公式如下：
在这里插入图片描述
因此，需要采样X和Z，并送到网络中完成P(Y|do(X)),do表示对X进行干预（因果学习的内容）。
为降低复杂度，使用归一化加权几何平均数（NormalizedWeighted Geometric Mean，NWGM）近似地将外采样吸收为特征级别，实现只需要一次前向传播（我没懂，有懂得记得评论告诉我一哈）。具体公式如下：
在这里插入图片描述
其中h和f都是特征编码函数，这里，我的理解可能就是将概率公式中的x，同样使用神经网络层来进行特征嵌入表示。x和z加粗表示向量。
IS-Sampling在实际计算中是按一个传统的注意力网络计算的，简单的表示为Q-K-V操作，结构下图蓝色部分。
在这里插入图片描述
对应的，In-Sampling attention（IS-ATT）算法如下：

下标I表示IS-ATT。其中，所有的 $K_I$ 和 $V_I$ 都来源于当前输入样本特征， $Q_I$ 来源于h(X)。交叉模态i注意力中，查询向量表示的是句子上下文，而自注意力机制中查询向量表示的仍然是输入样本特征。对于 $A_I$ 而言，每个注意力向量 $a_I$ 都是IS-Sampling的P(Z=z|h(X))概率估计，输出 $\hat{Z}$ 是IS-Sampling评估向量。
与IS-ATT类似，交叉样本注意力(Cross-Sample attention，CS-ATT)结构如上图红色部分，算法如下：
在这里插入图片描述
其中， $K_C$ 和 $V_C$ 都来源于训练集中的其他样本， $Q_C$ 来源于 $f (X)$ 。 $a_C$ 近似 $P (X = x ∣ f (X))$ ，且 $\hat{X}$ 是CS-Sampling评估向量。
最后，单一的因果注意力分别由IS-ATT和CS-ATT得到，然后，拼接这两个值作为最终 $P (Y ∣ d o (X))$ 的值。

因果注意力(CATT)在堆叠注意力网络中的应用

Transformer+CATT

从图中可以看出，视觉-语言Transformer模型包含视觉编码器和文本解码器。在实现中，共包含六个蓝色和紫色的模块，编码器的输入包括当前图片和一个全局的图像嵌入字典（数据集所有文本的嵌入向量），编码器中IS-ATT和CS-ATT的输出输入到解码器中，用于学习视觉语言的表示。在解码器中，首先输入IS-ATT和CS-ATT的是当前的句子嵌入和全局嵌入字典，输出包括IS-Sampling和CS-Sampling两部分内容，将其进行拼接将作为最终的预测。

实验分析

本文在不同技术实现的视觉问答、图像描述两个任务上进行了实验。数据集有MS COCO、VQA2.0和Pre-training and Fine-tuning Datasets for VLP，实验结果如下。

图像描述

相似度度量
偏差度量

视觉问答

基于LSTM和Transformer的VQA模型性能对比
不同题型对测试标准分割的准确性

结论和展望

在本文中，利用因果推理来分析注意机制易被数据集偏差误导的原因，发现了注意机制是一个不正确的近似前门准则，无法捕捉输入和输出之间真正的因果关系。在此基础上提出了一种新的注意力机制-因果注意力（CATT），该机制通过消除混杂因子来提高注意机制的质量。具体来说，CATT包含样本内和样本间注意力，用于估计前门平差中的样本内和样本间注意力，两个注意力网络都遵循Q-K-V操作。
将CATT应用到各种流行的基于注意力的视觉语言模型，实验结果表明，它可以改善这些模型的相当大的性能。