GPT在自然語(yǔ)言處理上取得了有目共睹的成就，包括BERT，RoBERTa，T5等眾多無(wú)監(jiān)督或自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法輪番登場(chǎng)拿下了一個(gè)又一個(gè)語(yǔ)言高地。自然語(yǔ)言處理高歌猛進(jìn)的同時(shí)圖像領(lǐng)域不甘心了，也在躍躍欲試想要利用類(lèi)似的模型學(xué)習(xí)出可以用于分類(lèi)任務(wù)的有效特征來(lái)。
Transformer家族的模型基本上可以直接處理任何形式的1D數(shù)據(jù)，于是研究人員就想到將2D圖像拉伸為長(zhǎng)長(zhǎng)的1D圖像序列，利用與GPT－2模型類(lèi)似的技術(shù)構(gòu)建了用于處理像素序列的iGPT模型。
在詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)分析后研究人員發(fā)現(xiàn)，模型顯現(xiàn)出對(duì)于2D圖像特征的理解能力，包括有效的個(gè)體和類(lèi)別的理解。模型可以在沒(méi)有人工指導(dǎo)情況下生成連續(xù)的圖像樣本，實(shí)現(xiàn)圖像補(bǔ)全，同時(shí)可以在多個(gè)分類(lèi)數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)先進(jìn)的分類(lèi)性能，并在ImageNet實(shí)現(xiàn)了非常接近最優(yōu)秀無(wú)監(jiān)督方法精度水平。這證明了這類(lèi)生成序列模型可以作為通用的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。
在使用GPT－2類(lèi)似的架構(gòu)時(shí)，雖然需要更多的計(jì)算來(lái)達(dá)到基于卷積的非監(jiān)督學(xué)習(xí)水平，然而這種方法在面對(duì)全新領(lǐng)域時(shí)，大型的GPT－2模型無(wú)需針對(duì)特定領(lǐng)域架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)就可以學(xué)習(xí)出非常有效的特征和優(yōu)異的性能。
下面讓我先來(lái)看看iGPT應(yīng)用于圖像補(bǔ)全和樣本生成任務(wù)下的一些結(jié)果，下圖中紅色框是原始圖像，藍(lán)色框中是模型補(bǔ)全的結(jié)果?？梢钥吹侥Ｐ秃芎玫幕謴?fù)出了另一半缺失的圖像，并在不同的生成結(jié)果中添加了各種語(yǔ)義特征的對(duì)象。
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