「CLIP、直感的にも網羅的に解説」

「CLIP、直感的かつ網羅的に解説」

一般的な機械学習のタスクのために強力な画像と言語表現を作成する。

<img alt="MidJourneyを使用したDaniel Warfieldによる「対照的なモード」。著者の撮影で、それ以外の場合は指定されたもの。

この記事では、「対照的な言語-画像の事前訓練」（CLIP）について学びます。これは、トレーニングデータなしで高度に特定かつパフォーマンスの高い分類子を作成するためのビジョンと言語の表現を作成する戦略です。理論、CLIPが従来の方法とどのように異なるかについて説明し、アーキテクチャをステップバイステップで説明します。

誰に役立つか？コンピュータビジョン、自然言語処理（NLP）、またはマルチモーダルモデリングに興味のある人。

この記事のレベルこの記事は初心者のデータサイエンティストにも理解しやすいものですが、データサイエンスの経験がない場合はついていくのに苦労するかもしれません。損失関数について話し始めると、少し高度になります。

前提条件コンピュータビジョンと自然言語処理に関する基本的な知識があること。

• 『完全な初心者のための量子コンピューティング』
• 「データセンターは冷房を少なくしても同様に機能することができる」
• 「Scikit-Learnによる次元削減：PCAの理論と実装」

典型的な画像分類器

猫か犬の画像かを検出するモデルをトレーニングする場合、一般的なアプローチは、モデルに猫と犬の画像を示し、エラーに基づいてモデルを段階的に調整して、それらを区別するように学習させることです。

<img alt="教師付き学習の概念的な図。画像について何も知らない新しいモデルに画像を与え、画像のクラスを予測させ、間違っている程度に基づいてモデルのパラメータを更新できます。このタスクでモデルが十分に動作するようになるまで、何度もこれを繰り返すことができます。このポストでは、この一般的に可能にするメカニズムであるバックプロパゲーションを探求しています。

この伝統的な教師付き学習形式は、多くのユースケースで完全に受け入れられ、さまざまなタスクで良好なパフォーマンスを発揮することが知られています。しかし、この戦略は、初期のトレーニングの範囲内でのみ優れたパフォーマンスを発揮するように特化したモデルになることも知られています。

<img alt="CLIPとより伝統的な教師付きモデルを比較しています。どちらのモデルもImageNet（人気のある画像分類データセット）でトレーニングされ、良好なパフォーマンスを示しますが、同じクラスの異なる表現を含んだ類似のデータセットに触れると、教師付きモデルはパフォーマンスの大幅な劣化を経験しますが、CLIPはそうではありません。これは、CLIPの表現が他の方法よりも堅牢で一般化しやすいことを示しています。

過剰な特化の問題を解決するために、CLIPは分類を根本的に異なる方法でアプローチします。学ぼうとすることで…

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