Consistency Regularization-based Models, Consistency Regularization-based Models, Consistency Regularization-based Models, Consistency Regularization-based Models, Consistency Regularization-based Models

Dans le domaine de l’apprentissage semi-supervisé, la consistency regularization est une stratégie puissante qui consiste à encourager un modèle à produire des prédictions stables lorsque ses entrées sont soumises à de légères perturbations. Cette méthode vise à tirer parti efficacement des données non étiquetées pour améliorer la généralisation.

Contexte et objectifs

L’apprentissage semi-supervisé cherche à combiner un petit jeu de données étiquetées avec un grand volume de données non annotées. La challenge principale est de tirer un signal utile des données non étiquetées sans induire de biais ni d’erreurs.

La consistency regularization se base sur l’hypothèse que la sortie du modèle doit rester consistante (stable) face à de petites modifications de l’entrée, ce qui favorise l’apprentissage de représentations robustes.

Principe de la consistency regularization

On applique des perturbations ou des transformations (ex : bruit, rotation, augmentation de données) aux données non étiquetées, et on impose une contrainte de cohérence entre la prédiction sur la donnée originale et celle sur la donnée modifiée.

Formulation mathématique simplifiée

Soit xxx une donnée non étiquetée, T(⋅)T(\cdot)T(⋅) une transformation aléatoire, et fθ(⋅)f_\theta(\cdot)fθ​(⋅) le modèle paramétré par θ\thetaθ.

La régularisation consiste à minimiser : Lconsistency=Ex∼Dnon−label,T[d(fθ(x),fθ(T(x)))]L_{consistency} = \mathbb{E}_{x \sim D_{non-label}, T} \big[ d(f_\theta(x), f_\theta(T(x))) \big]Lconsistency​=Ex∼Dnon−label​,T​[d(fθ​(x),fθ​(T(x)))]

où ddd est une fonction de distance (ex : divergence de KL, erreur quadratique).

Méthodes populaires utilisant la consistency regularization

Implémentation pratique

Les transformations TTT peuvent inclure :

• Bruit gaussien ou dropout sur les entrées.
• Augmentations géométriques (rotation, translation).
• Modifications de couleur pour images.
• Traduction ou synonymie pour textes.

Avantages

• Utilise efficacement les données non étiquetées.
• Améliore la robustesse aux variations des données.
• Encourage un apprentissage plus stable et généralisable.
• Souvent combiné à d’autres techniques (pseudo-labeling, co-training).

Limitations

• Choix des perturbations crucial pour la qualité.
• Peut être coûteux en calcul (multiples passes).
• Ne fonctionne pas toujours bien si les perturbations ne respectent pas la distribution réelle.

Exemple simple en PyTorch (extrait)

pythonCopierModifierdef consistency_loss(model, x, transform, criterion):
    x_aug = transform(x)
    pred = model(x)
    pred_aug = model(x_aug)
    loss = criterion(pred, pred_aug.detach())  # Pas de gradient sur la version augmentée
    return loss

Applications

• Vision par ordinateur (classification d’images).
• Traitement du langage naturel.
• Reconnaissance vocale.
• Analyse de données biomédicales.

Conclusion

Les modèles basés sur la consistency regularization sont au cœur des avancées récentes en apprentissage semi-supervisé. Ils exploitent les données non étiquetées en imposant la stabilité des prédictions face aux transformations, renforçant ainsi la généralisation et la robustesse des modèles.