An Empirical Study into Clustering of Unseen Datasets with Self-Supervised Encoders
Questo articolo dimostra empiricamente che, sebbene gli encoder auto-supervisionati generalizzino meglio su dataset non visti rispetto a quelli supervisionati, il fine-tuning su ImageNet-1k inverte questo vantaggio, e stabilisce inoltre che il punteggio di silhouette nello spazio UMAP funge da affidabile proxy per valutare le prestazioni di clustering su dati non etichettati.
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Nel vasto panorama dell'intelligenza artificiale moderna, un'idea potente ha messo radici: le macchine possono imparare a vedere il mondo non solo venendo istruite su cosa sia ogni cosa, ma semplicemente guardando milioni di immagini da sole. Questo approccio, noto come apprendimento auto-supervisionato (self-supervised learning), permette ai computer di costruire una mappa mentale di schemi visivi — riconoscendo forme, texture e strutture — senza che un essere umano debba etichettare ogni singola immagine con un nome. Una volta che un computer ha costruito questa mappa, può essere utilizzato per risolvere nuovi problemi, come identificare un tipo specifico di uccello o classificare scansioni mediche. Tuttavia, una domanda critica è rimasta sospesa: se prendiamo un computer che ha imparato da una massiccia libreria di foto generiche e gli consegniamo un insieme completamente nuovo di immagini che non ha mai visto prima, sarà ancora in grado di dare loro un senso? Può raggruppare queste immagini sconosciute in un modo che abbia un senso logico, semplicemente guardando i modelli che ha appreso in precedenza, senza ulteriore addestramento?
Un team di ricercatori si è posto l'obiettivo di rispondere a questa domanda trattando la "mappa" interna del computer come uno strumento di scoperta. Hanno preso diversi tipi di modelli di visione artificiale pre-addestrati — alcuni che avevano imparato ricevendo le risposte corrette, e altri che avevano imparato trovando schemi nei dati da soli — e hanno chiesto loro di classificare una vasta gamma di collezioni di immagini inedite. Queste collezioni spaziavano da oggetti familiari come auto e fiori a categorie più astratte come texture, numeri scritti a mano e persino vedute microscopiche di tessuto tumorale. I ricercatori non hanno insegnato nulla di nuovo ai modelli; hanno semplicemente lasciato che i modelli guardassero le immagini, le convertissero in una lista di numeri che rappresentano le loro caratteristiche e poi usassero algoritmi di ordinamento standard per raggruppare i numeri simili. L'obiettivo era vedere se i gruppi formati dal computer corrispondessero alle categorie del mondo reale che conosciamo, come "cane" o "auto", o se il computer stesse raggruppandoli in base ad altro, come il colore dello sfondo o lo stile dell'immagine.
I risultati hanno rivelato una divisione affascinante nel modo in cui questi diversi tipi di modelli pensano. Quando le immagini erano simili a quelle che i modelli avevano visto durante il loro addestramento iniziale, i modelli che erano stati esplicitamente istruiti sui nomi corretti degli oggetti ottenevano le prestazioni migliori. Potevano classificare questi articoli familiari con un'alta precisione. Tuttavia, man mano che i ricercatori passavano a immagini molto diverse dai dati di addestramento — come schizzi, dipinti o vetrini microscopici — i modelli che avevano imparato da soli iniziavano a superare quelli che erano stati istruiti. Questi modelli auto-appresi erano più bravi a trovare la struttura sottostante in mondi visivi completamente estranei. Sembra che i modelli addestrati dagli umani per riconoscere oggetti specifici siano diventati troppo concentrati sui dettagli di quegli oggetti specifici, mentre i modelli auto-appresi hanno sviluppato una comprensione più flessibile dei modelli visivi che reggeva anche quando il contesto cambiava completamente.
Lo studio ha anche svelato una sorprendente debolezza nei modelli auto-appresi quando venivano costretti a imparare nomi specifici in un secondo momento. Quando i ricercatori hanno preso i modelli auto-appresi e hanno dato loro un corso intensivo sul dare un nome agli oggetti, questi sono diventati eccellenti nel classificare oggetti familiari, ma la loro capacità di gestire le immagini strane e straniere è in realtà peggiorata. Sono diventati meno flessibili, perdendo proprio quella qualità che li rendeva capaci di gestire l'ignoto. Ciò suggerisce un compromesso: insegnare a un modello a essere un esperto di un compito specifico può renderlo meno capace di essere un generalista. Inoltre, i ricercatori hanno scoperto che i modelli auto-appresi erano molto più facilmente confusi dallo sfondo di un'immagine rispetto ai modelli supervisionati. Se lo sfondo di un'immagine veniva cambiato, i modelli auto-appresi faticavano a riconoscere l'oggetto, mentre i modelli addestrati con etichette umane erano più bravi a ignorare lo sfondo e a concentrarsi sul soggetto. Questo indica che i modelli auto-appresi trattano l'intera immagine come un'unità singola e inseparabile, mentre i modelli supervisionati imparano a separare il soggetto principale dal suo intorno.
Una delle scoperte più pratiche di questo lavoro è un nuovo modo per giudicare quanto un modello stia andando bene senza bisogno delle risposte corrette. Di solito, per sapere se un computer ha classificato correttamente un mucchio di foto, è necessario conoscere la risposta giusta per ogni foto. I ricercatori hanno scoperto che potevano prevedere quanto il raggruppamento stesse funzionando semplicemente guardando quanto i gruppi fossero compatti tra loro. Se i gruppi di immagini simili erano molto vicini tra loro e lontani dagli altri gruppi, l'ordinamento era probabilmente corretto. Questo punteggio di "compattezza" funzionava particolarmente bene quando le immagini venivano prima semplificate in uno spazio a dimensionalità inferiore, un processo che elimina il rumore non necessario. Questa scoperta è significativa perché significa che gli scienziati possono ora testare quanto bene un modello comprenda un nuovo dataset anche quando non hanno etichette, semplicemente controllando quanto naturalmente i dati si raggruppano.
I ricercatori hanno anche testato quanto bene questi modelli potessero gestire immagini che richiedevano distinzioni molto sottili, come distinguere tra diverse specie di uccelli o varietà di fiori. Hanno scoperto che i modelli generalmente faticavano con questi compiti altamente specifici, ottenendo prestazioni molto migliori quando le categorie erano più ampie, come "uccello" rispetto a "fiore". Ciò si allinea all'idea che, sebbene questi modelli siano eccellenti nel vedere il quadro generale, non sono ancora naturalmente adatti ai dettagli minuti che distinguono un tipo specifico di cosa da un altro. Lo studio conclude che, per classificare nuovi dati sconosciuti, l'approccio migliore è spesso utilizzare un modello auto-appreso che non sia stato costretto a imparare nomi specifici, e semplificare i dati per rendere i modelli più chiari. Ciò fornisce una strada chiara per utilizzare l'intelligenza artificiale per organizzare e comprendere il vasto mondo visivo non etichettato che esiste al di fuori dei dataset che utilizziamo per addestrarla.
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