対照学習

対照学習は、自己教師付き学習における強力なアプローチであり、ラベル付けされたデータに依存することなく、モデルが類似したデータ点と非類似のデータ点を識別することを学習する。この手法では、正のペアと負のペアを対比することによって、異なるデータサンプル間の関係を理解するモデルを学習する。要するに、モデルは、類似するデータポイントの表現を引き寄せながら、非類似のデータポイントの表現を引き離すように学習する。この手法は、コンピュータ・ビジョン、自然言語処理（NLP）、音声処理など、様々な領域で非常に効果的であることが証明されている。豊かでロバストなデータ表現を学習することで、対照学習は、限られたラベル付きデータであっても、下流のタスクでモデルが優れた性能を発揮することを可能にし、ラベル付きデータが乏しかったり、入手にコストがかかったりするシナリオにおいて、貴重なツールとなる。

対照学習の主要概念

対照学習は、意味のある表現を学習するために、異なるデータサンプルを比較対照するという考え方を中心に展開される。主に2種類のデータ・ペアが使用される：

• 正対：類似または関連する2つのデータサンプルから構成される。例えば、画像分析では、回転バージョンやトリミングバージョンなど、同じ画像の2つの異なる拡張ビューがポジティブペアとなります。
• 負のペア：これは2つの非類似または無関係なデータサンプルから構成される。画像の例で続けると、ネガティブ・ペアは2つの異なる画像からのビューを補強したものです。

目標は、埋め込み空間において、正のペアの表現が互いに近く、負のペアの表現が遠くなるようにモデルを訓練することである。これは、正のペア間の距離を最小化し、負のペア間の距離を最大化することによって達成される。

対照学習と教師あり学習の比較

対照学習と教師あり学習は、どちらも正確な予測を行うモデルを訓練することを目的としているが、そのアプローチと要件は大きく異なる。教師あり学習は、ラベル付けされたデータセットに依存し、各データ・ポイントは特定のラベルまたはターゲット変数に関連付けられている。モデルは、これらのラベル付けされた例に基づいて、入力を出力にマッピングすることを学習する。対照的に、対照学習は、教師なし学習のサブセットである自己教師あり学習の傘下にあり、モデルは明示的なラベルを必要とせずにデータ自体から学習する。このため対照学習は、ラベル付きデータが限られていたり、入手できなかったりする場合に特に有用である。

対照学習と半教師あり学習の比較

対照学習と半教師付き学習は、どちらもラベル付きデータが少ない場合にモデルの性能を向上させることを目的とした手法であるが、そのメカニズムは異なる。半教師付き学習は、学習時にラベル付きデータとラベルなしデータの組み合わせを活用する。モデルは、従来の教師あり学習でラベル付きデータから学習すると同時に、ラベルなしデータも利用して、基礎となるデータ構造をより深く理解する。一方、対比学習は、類似サンプルと非類似サンプルを対比することで、ラベルなしデータから表現を学習することだけに焦点を当てる。半教師付き学習はラベル付きデータから利益を得ることができるが、対照学習はラベルを全く必要とせず、代わりにデータ自体に内在する関係に依存する。

対照学習の応用

対照学習は、幅広い用途で目覚ましい成功を収めている：

• コンピュータビジョン コンピュータビジョンでは、ロバストな画像表現を学習するために対比学習が用いられる。例えば、同じ画像の異なる拡大ビューを類似していると認識するようにモデルを訓練することで、モデルは、無関係なバリエーションを無視する一方で、本質的な特徴に焦点を当てることを学習する。これらの学習された表現は、物体検出、画像分類、画像セグメンテーションなどの下流のタスクに使用することができる。
• 自然言語処理：対照学習もまた、自然言語処理において大きな進歩を遂げた。類似・非類似の文章や文書を区別するモデルを学習することで、テキスト分類、センチメント分析、質問応答などのタスクのパフォーマンスを向上させることができる。
• オーディオ処理：音声処理では、対照学習を使って音声信号の表現を学習することができる。例えば、同じ音声クリップの異なるセグメントを類似と識別し、異なるクリップのセグメントを非類似と識別するようにモデルを学習することができる。このような表現は、音声認識や話者識別などのタスクを強化することができる。

実世界での対照学習の応用例

例1：SimCLRによる画像表現学習

SimCLR（A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations）は、画像表現における対比学習の威力を示すフレームワークとして広く知られている。SimCLRは、拡張された画像のペアでモデルを学習することで機能する。バッチ内の各画像は、ランダムな切り抜き、サイズ変更、色の歪みなどの補強を用いて、2つの異なるビューに変換される。これらの増強されたビューは正のペアを形成し、異なる画像からのビューは負のペアを形成する。モデル（典型的には畳み込みニューラルネットワーク（CNN））は、正のペアには類似の埋め込みを、負のペアには非類似の埋め込みを生成するように学習する。一旦学習されると、このモデルは、適用される特定の補強に対して不変でありながら、本質的な特徴を捉えた高品質の画像表現を生成することができる。これらの表現は、様々な下流のコンピュータビジョンタスクの性能を大幅に向上させることができます。SimCLRの詳細については、オリジナルの研究論文をご覧ください。

例2：医療画像解析

コントラスト学習は、特にラベル付けされた医療データが乏しいシナリオにおいて、医療画像解析に大きな可能性を示している。例えば、同じ医用画像（例えばMRIやCTスキャン）の異なるビューやスライスを類似画像として区別し、異なる患者のスキャンを非類似画像として扱うようにモデルを学習することができる。このアプローチにより、モデルは手作業による膨大な注釈に頼ることなく、医用画像のロバストな表現を学習することができる。これらの学習された表現は、異常検出、疾患分類、解剖学的構造のセグメンテーションなどの診断タスクの精度と効率を向上させるために使用することができる。コントラスト学習を活用することで、医療用画像処理システムは少ないラベル付けデータでより優れたパフォーマンスを達成することができ、この分野における重要なボトルネックに対処することができます。コントラスト学習の医療画像への応用については、こちらの研究論文をご覧ください。