Self-supervised và CLIP

Không có nhãn lớp vẫn có một nhiệm vụ để học

Self-supervised learning tạo mục tiêu từ cấu trúc của chính dữ liệu. Ta có thể che một phần input rồi bắt model đoán lại phần bị che (BERT ở Chương 6 học theo cách này), xoay ảnh một góc rồi bắt model đoán góc, hoặc làm hai phiên bản của cùng một ảnh rồi bắt biểu diễn của chúng gần nhau. Nhiệm vụ như vậy gọi là pretext task: bản thân nó không phải mục tiêu cuối, nhưng muốn làm tốt thì model phải học được đặc trưng dùng được cho việc khác.

“Không có nhãn” chỉ có nghĩa là không có nhãn do người gán cho từng mẫu; ta vẫn thiết kế mục tiêu, giả định và cách đánh giá.

Contrastive learning (học tương phản) chọn cách thứ ba. Ta tạo cặp positive (cặp phù hợp) và coi các cặp còn lại trong batch là negative. SimCLR lấy một ảnh, áp hai phép augmentation ngẫu nhiên (cắt, xoay, đổi màu…) để có hai bản (view), rồi yêu cầu encoder nhận ra hai view ấy thuộc cùng một ảnh giữa nhiều ảnh khác.

Giả định ngầm là augmentation giữ lại nội dung quan trọng. Một crop chỉ có nền trống và một crop chứa mặt người chưa chắc có chung nội dung; ép chúng gần nhau là dạy model một điều sai.

Negative là bắt buộc. Nếu chỉ kéo hai view lại gần nhau, encoder có một lời giải lười: trả về cùng một vector cho mọi ảnh. Khi đó mọi cặp đều gần tuyệt đối, loss đạt cực tiểu, còn biểu diễn không phân biệt được gì. Hiện tượng này gọi là sụp đổ (collapse). Negative buộc các ảnh khác nhau phải tách ra; các phương pháp bỏ negative như BYOL hay SimSiam phải dùng mẹo kiến trúc khác để tránh collapse.

CLIP áp cùng cơ chế cho cặp ảnh–văn bản: một encoder cho ảnh, một encoder cho chữ, học để mỗi ảnh gần caption đi kèm nó hơn các caption khác trong batch. Caption do người viết, nên CLIP học từ một dạng giám sát yếu bằng ngôn ngữ tự nhiên chứ không phải “không có thông tin nhãn”. Điểm chung với SimCLR là cách học: ghép cặp trong batch và so với mọi cặp còn lại.

Vector gần nhau theo tiêu chuẩn nào?

Encoder ảnh $f(x)$ và encoder chữ $g(t)$ tạo vector cùng chiều $D$. Ta chuẩn hóa mỗi vector về độ dài 1 để dot product trở thành cosine similarity:

Cosine đo hướng, không đo độ dài. Vector 0 không có hướng; code cần xử lý hoặc báo lỗi thay vì chia cho 0. Cùng số chiều chưa đủ để so: như bài 4.5 đã nhấn mạnh, hai encoder phải được học chung thì các trục mới có nghĩa tương thích.

Ví dụ: ảnh có vector $(1,0)$, mô tả có vector $(0.9,0.1)$. Độ dài mô tả là $\sqrt{0.82}$, cosine $0.9/\sqrt{0.82}\approx0.9939$. Mô tả $(0,1)$ có cosine 0. Ta dựng ba cặp vector hai chiều, ảnh $i$ đi với mô tả $i$, để tập trung vào cách ghép và xếp hạng.

import numpy as np

def normalize_rows(vectors):
    lengths = np.linalg.norm(vectors, axis=1, keepdims=True)
    assert np.all(lengths > 0)
    return vectors / lengths

image_vectors = normalize_rows(np.array([[1., 0.],
                                        [0., 1.],
                                        [-1., 0.]]))
text_vectors = normalize_rows(np.array([[0.9, 0.1],
                                       [0.1, 0.9],
                                       [-0.9, 0.1]]))
similarities = image_vectors @ text_vectors.T
print(similarities.round(4))
print("best text for each image:", similarities.argmax(axis=1).tolist())
print("best image for text 1:", int(similarities[:, 1].argmax()))

Kết quả[[ 0.9939  0.1104 -0.9939]
 [ 0.1104  0.9939  0.1104]
 [-0.9939 -0.1104  0.9939]]
best text for each image: [0, 1, 2]
best image for text 1: 1

Đọc theo hàng để tìm chữ cho ảnh, theo cột để tìm ảnh cho chữ. Ba cặp vector được đặt sao cho cặp $i$–$i$ gần nhau nhất, nên kết quả đúng cả ba cặp xác nhận code xếp hạng làm đúng phép hình học. Với embedding thật, chất lượng được đo bằng recall@k hoặc metric của đề trên các query chưa dùng để chọn cấu hình.

Contrastive loss làm cặp đúng thắng cặp khác

Trong một batch $N$ cặp ảnh–caption, ma trận điểm $S$ có shape $(N,N)$; hàng $i$ là ảnh $i$, cột $j$ là caption $j$. Cặp đúng nằm trên đường chéo, nên ta muốn ô $(i,i)$ thắng các ô khác trong hàng. Với temperature $\tau>0$:

Đây là cross-entropy của nhiệm vụ “caption nào ghép với ảnh này?”, với target của hàng $i$ là cột $i$. Loss ngược chiều chữ → ảnh dùng transpose của $S$; CLIP lấy trung bình hai chiều.

SimCLR dùng cùng ý trên một ma trận lớn hơn. Batch $N$ ảnh cho $2N$ view; mỗi view $a$ có đúng một partner $p(a)$, là view kia của cùng ảnh. Mọi view còn lại là negative, và chính $a$ bị bỏ khỏi mẫu số:

Loss của batch là trung bình $\ell_a$ trên $2N$ view. Tên thường gặp của loss này là InfoNCE hoặc NT-Xent.

Trong code, việc bỏ $b=a$ làm bằng cách gán $-\infty$ cho đường chéo trước softmax; nếu không, mỗi view luôn tự giống chính nó với cosine 1. Cùng lý do, muốn mỗi mục tìm mục khác gần nhất trong một ma trận cosine, phải chặn đường chéo trước khi lấy argmax.

Với $N = 256$ ảnh, mỗi view có 1 positive và $2N - 2 = 510$ negative. Lúc mọi điểm bằng nhau, softmax chia đều cho các ứng viên nên loss bằng $\ln$ của số ứng viên, như $\ln N$ với $N$ cặp kiểu CLIP: một mốc kiểm loss ban đầu như ở bài 3.3.

Ta xem gradient trên một ma trận logits $3\times3$ cho sẵn, kiểu CLIP, để biết loss đẩy từng ô theo hướng nào. Gradient âm ở ô đúng nghĩa gradient descent tăng điểm đúng; gradient dương ở ô khác nghĩa giảm điểm ấy.

import torch
import torch.nn.functional as F

torch.set_num_threads(1)
logits = torch.tensor([[2., 0.2, -1.],
                       [0.1, 2., 0.3],
                       [-1., 0.2, 2.]], requires_grad=True)
targets = torch.arange(3)
loss_image = F.cross_entropy(logits, targets)
loss_text = F.cross_entropy(logits.T, targets)
contrastive_loss = (loss_image + loss_text) / 2
contrastive_loss.backward()
print("symmetric loss:", round(contrastive_loss.item(), 4))
print("diagonal gradients:", [round(float(v), 4) for v in logits.grad.diag()])
print("negative gradient [0,1]:", round(logits.grad[0, 1].item(), 4))

Kết quảsymmetric loss: 0.2255
diagonal gradients: [-0.0572, -0.083, -0.0609]
negative gradient [0,1]: 0.0434

Ba ô đường chéo đều có gradient âm, ô [0,1] có gradient dương: một bước cập nhật tăng điểm cặp đúng và giảm điểm cặp sai, theo cả hàng lẫn cột.

Ô [0,1] là negative theo giả định ghép cặp. Nếu caption 1 cũng mô tả đúng ảnh 0, loss vẫn đẩy chúng ra xa: đó là false negative. Với SimCLR, hai ảnh khác nhau của cùng một lớp, chẳng hạn hai tam giác, luôn là negative của nhau, vì thuật toán không biết lớp. Tăng batch thêm negative, nhưng cũng thêm những cặp như vậy.

Temperature và số negative

Hai lựa chọn quyết định loss contrastive trông thế nào: temperature $\tau$ và số ứng viên trong mẫu số. Đạo hàm của $\ell_a$ theo similarity của một negative $b$ là $p_{a,b}/\tau$, với $p_{a,b}$ là xác suất softmax của ô ấy. Negative càng giống anchor thì $p$ càng lớn và bị đẩy càng mạnh; $\tau$ quyết định sự ưu tiên này lệch đến đâu. Ta xét một hàng có positive cosine 0.8, một negative khó 0.7 và sáu negative dễ 0.

row_scores = torch.tensor([0.8, 0.7, 0., 0., 0., 0., 0., 0.])  # cột 0 là positive
for tau in [1.0, 0.5, 0.1]:
    probabilities = (row_scores / tau).softmax(0)
    push = probabilities[1:] / tau          # lực đẩy lên từng negative
    hard_share = push[0] / push.sum()
    print(f"tau={tau}: loss {-probabilities[0].log().item():.3f}, "
          f"hard-negative share {hard_share.item():.3f}")

Kết quảtau=1.0: loss 1.526, hard-negative share 0.251
tau=0.5: loss 1.109, hard-negative share 0.403
tau=0.1: loss 0.315, hard-negative share 0.995

Với $\tau=1$, negative khó nhận khoảng một phần tư tổng lực đẩy, phần còn lại rải cho sáu negative dễ. Với $\tau=0.1$, gần như toàn bộ lực dồn vào negative khó. Đó là điều ta muốn nếu negative khó thật sự khác nghĩa, và là điều có hại nếu nó là false negative, ví dụ một tam giác khác trong batch. $\tau$ quá nhỏ còn làm softmax bão hòa. Vì vậy $\tau$ là một hyperparameter cần dò; CLIP học nó như một tham số thay vì cố định.

Số ứng viên đặt mốc cho loss. Khi encoder chưa phân biệt được gì, mọi similarity như nhau, softmax chia đều cho $K$ ứng viên và loss bằng $-\log(1/K)=\log K$. Với SimCLR, $K=2N-1$. Vì vậy loss của hai lần chạy khác batch không so trực tiếp được: loss 3.0 là tiến bộ lớn khi $K=511$ (mốc $\log511\approx6.24$) nhưng gần đoán mò khi $K=31$ (mốc $\log31\approx3.43$).

Batch lớn cho nhiều negative hơn, nhiệm vụ khó hơn và thường cho biểu diễn tốt hơn, nhưng ma trận similarity $2N\times2N$ tăng theo bình phương batch.

Thí nghiệm: học phân biệt hình không cần nhãn

Ta dựng lại ở cỡ nhỏ tình huống của một đề thi thật. Đề USA-NA-AIO 2026 (Vòng 2, Ngày 2, Problem 4) cho ảnh chứa đúng một hình tròn, tam giác hoặc chữ nhật, với vị trí, kích thước, góc xoay và màu ngẫu nhiên; 1000 ảnh train nhưng chỉ 200 ảnh có nhãn, cấm model pretrained, chấm macro-F1. Ở đây ảnh xám $32\times32$ được sinh bằng code, cùng tỉ lệ 200 ảnh có nhãn trên 1000; độ sáng của hình thay cho màu.

import copy
import math
import torch.nn as nn

SIZE = 32
grid_y, grid_x = np.mgrid[0:SIZE, 0:SIZE] + 0.5   # tâm các pixel

def draw_shape(label, rng):
    cx, cy = rng.uniform(10, 22, size=2)
    radius = rng.uniform(5, 9)
    angle = rng.uniform(0, 2 * np.pi)
    if label == 0:                                   # hình tròn
        mask = (grid_x - cx) ** 2 + (grid_y - cy) ** 2 <= radius ** 2
    else:
        if label == 1:                               # tam giác không đều
            angles = angle + np.array([0, 2, 4]) * np.pi / 3 + rng.uniform(-0.5, 0.5, 3)
            corners = np.stack([np.cos(angles), np.sin(angles)], axis=1) * radius
        else:                                        # chữ nhật xoay
            half_w, half_h = radius * rng.uniform(0.6, 1.0, size=2)
            corners = np.array([[-half_w, -half_h], [half_w, -half_h],
                                [half_w, half_h], [-half_w, half_h]])
            rotation = np.array([[np.cos(angle), -np.sin(angle)],
                                 [np.sin(angle), np.cos(angle)]])
            corners = corners @ rotation.T
        corners = corners + [cx, cy]
        mask = np.ones((SIZE, SIZE), dtype=bool)     # đa giác lồi: cùng phía mọi cạnh
        for (x0, y0), (x1, y1) in zip(corners, np.roll(corners, -1, axis=0)):
            mask &= (x1 - x0) * (grid_y - y0) - (y1 - y0) * (grid_x - x0) >= 0
    image = np.zeros((SIZE, SIZE), dtype=np.float32)
    image[mask] = rng.uniform(0.4, 1.0)              # độ sáng ngẫu nhiên
    return image

def make_shapes(n, rng):
    labels = rng.integers(0, 3, size=n)
    images = np.stack([draw_shape(label, rng) for label in labels])
    return torch.tensor(images).unsqueeze(1), labels

rng = np.random.default_rng(0)
train_images, train_labels = make_shapes(1000, rng)
test_images, test_labels = make_shapes(300, rng)
labeled = slice(0, 200)                              # chỉ 200 ảnh đầu được dùng nhãn
print("train:", tuple(train_images.shape), "test:", tuple(test_images.shape))
print("labels in the 200 labeled images:", np.bincount(train_labels[labeled]).tolist())

Kết quảtrain: (1000, 1, 32, 32) test: (300, 1, 32, 32)
labels in the 200 labeled images: [55, 66, 79]

Ba lớp không đều trong 200 ảnh có nhãn (55, 66, 79), nên ta đo bằng macro-F1 như đề. Augmentation chỉ dùng những biến đổi giữ nguyên lớp: xoay một góc bất kỳ, phóng to hoặc thu nhỏ 0.8–1.2 lần, dịch tối đa 10% cạnh ảnh và đổi độ sáng. Hình tròn bị xoay vẫn là hình tròn; đó cũng chính là các biến thiên mà đề mô tả. Encoder là CNN ba tầng có BatchNorm, kết thúc bằng global average pooling cho vector 64 chiều; projection head đưa vector ấy về 32 chiều để tính loss, như SimCLR.

def augment(images, generator):
    batch = images.shape[0]
    angle = torch.rand(batch, generator=generator) * 2 * math.pi
    scale = 0.8 + 0.4 * torch.rand(batch, generator=generator)
    shift = (torch.rand(batch, 2, generator=generator) - 0.5) * 0.4
    cos, sin = torch.cos(angle) / scale, torch.sin(angle) / scale
    theta = torch.stack([torch.stack([cos, -sin, shift[:, 0]], dim=1),
                         torch.stack([sin, cos, shift[:, 1]], dim=1)], dim=1)
    grid = F.affine_grid(theta, list(images.shape), align_corners=False)
    views = F.grid_sample(images, grid, align_corners=False)
    brightness = 0.6 + 0.8 * torch.rand(batch, 1, 1, 1, generator=generator)
    return views * brightness

def conv_block(c_in, c_out):
    return [nn.Conv2d(c_in, c_out, 3, padding=1), nn.BatchNorm2d(c_out), nn.ReLU()]

def make_encoder():
    return nn.Sequential(*conv_block(1, 16), nn.MaxPool2d(2),
                         *conv_block(16, 32), nn.MaxPool2d(2),
                         *conv_block(32, 64), nn.AdaptiveAvgPool2d(1), nn.Flatten())

def nt_xent(z1, z2, temperature):
    z = F.normalize(torch.cat([z1, z2]), dim=1)      # 2N view, mỗi hàng dài 1
    n = z1.shape[0]
    logits = z @ z.T / temperature
    logits.fill_diagonal_(float("-inf"))             # một view không tự so với chính nó
    targets = torch.cat([torch.arange(n, 2 * n), torch.arange(n)])   # partner
    return F.cross_entropy(logits, targets)

Vòng train không đọc train_labels: mỗi batch 125 ảnh được augmentation hai lần rồi đưa vào nt_xent với $\tau=0.2$. Bản sao encoder trước khi train được giữ lại làm đối chứng.

torch.manual_seed(0)
encoder = make_encoder()
random_encoder = copy.deepcopy(encoder)              # cùng kiến trúc, chưa train
projection = nn.Sequential(nn.Linear(64, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, 32))
optimizer = torch.optim.Adam([*encoder.parameters(), *projection.parameters()], lr=1e-3)
generator = torch.Generator().manual_seed(0)
batch_size, temperature = 125, 0.2
print(f"chance loss log(2N-1): {math.log(2 * batch_size - 1):.3f}")
for epoch in range(1, 11):
    encoder.train()
    projection.train()
    order = torch.randperm(len(train_images), generator=generator)
    losses = []
    for start in range(0, len(order), batch_size):
        batch = train_images[order[start:start + batch_size]]   # không dùng nhãn
        z1 = projection(encoder(augment(batch, generator)))
        z2 = projection(encoder(augment(batch, generator)))
        loss = nt_xent(z1, z2, temperature)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        losses.append(loss.item())
    if epoch in (1, 5, 10):
        print(f"epoch {epoch}: loss {np.mean(losses):.3f}")

Kết quảchance loss log(2N-1): 5.517
epoch 1: loss 5.246
epoch 5: loss 4.765
epoch 10: loss 4.273

Loss trung bình epoch đầu 5.246 đã dưới mốc đoán mò $\log249\approx5.517$ và giảm còn 4.273 sau 10 epoch. Con số này chưa nói encoder có dùng được để phân loại hay không; phải đo trên nhiệm vụ đích.

Linear probe (bài 4.2) đóng băng encoder, lấy vector 64 chiều trước projection head, rồi chỉ học logistic regression trên 200 ảnh có nhãn. Ta so ba loại đặc trưng với cùng một probe: pixel thô, encoder cùng kiến trúc nhưng chưa train, và encoder sau contrastive. Cột thứ hai không train gì: với mỗi ảnh test, nó đếm trong 5 ảnh test gần nhất theo cosine có bao nhiêu ảnh cùng hình, rồi lấy trung bình.

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import f1_score
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

def embed(model, images):
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        return model(images).numpy()

def probe_f1(train_features, test_features):
    probe = make_pipeline(StandardScaler(), LogisticRegression(max_iter=2000))
    probe.fit(train_features, train_labels[labeled])
    return f1_score(test_labels, probe.predict(test_features), average="macro")

def same_shape_rate(features, k=5):
    unit = F.normalize(torch.tensor(features), dim=1)
    scores = unit @ unit.T
    scores.fill_diagonal_(float("-inf"))
    neighbors = scores.topk(k, dim=1).indices.numpy()
    return (test_labels[neighbors] == test_labels[:, None]).mean()

feature_sets = {
    "pixels": (train_images[labeled].flatten(1).numpy(), test_images.flatten(1).numpy()),
    "random encoder": (embed(random_encoder, train_images[labeled]),
                       embed(random_encoder, test_images)),
    "contrastive": (embed(encoder, train_images[labeled]), embed(encoder, test_images)),
}
print(f"{'features':<15} probe F1  same shape@5")
for name, (train_features, test_features) in feature_sets.items():
    print(f"{name:<15} {probe_f1(train_features, test_features):.3f}     "
          f"{same_shape_rate(test_features):.3f}")

Kết quảfeatures        probe F1  same shape@5
pixels          0.536     0.510
random encoder  0.764     0.551
contrastive     0.968     0.812

Đọc ba dòng:

• Pixel thô chỉ đạt 0.536: hình có thể nằm ở bất cứ đâu, nên mỗi pixel nói rất ít về lớp.
• Encoder chưa train đã lên 0.764, vì tích chập dùng chung trọng số trên mọi vị trí và pooling bỏ thông tin vị trí. Đây là đối chứng bắt buộc.
• Sau contrastive, cùng kiến trúc và cùng probe đạt 0.968. Nhãn chỉ xuất hiện ở bước probe; 800 ảnh không nhãn đóng góp qua loss contrastive.

Cột láng giềng cho cùng kết luận mà không cần học thêm gì: tỉ lệ cùng hình trong 5 láng giềng tăng từ 0.551 lên 0.812, trong khi đoán mò với ba lớp gần đều chỉ khoảng một phần ba.

Đây là một lần chạy với một seed trên dữ liệu sinh; trong bài thi, phải so thêm với baseline supervised train từ đầu trên 200 ảnh với cùng augmentation, và chọn bằng cross-validation trên ảnh có nhãn.

Tách theo lớp, tam giác được lợi nhiều nhất: tỉ lệ láng giềng cùng hình tăng từ 0.415 (pixel) và 0.609 (encoder chưa train) lên 0.908. Hình tròn không đổi khi xoay, nên hai hình tròn gần chỗ nhau đã trùng nhiều pixel và đạt 0.741 ngay trên pixel thô. Chữ nhật vẫn khó nhất với 0.577; trong một bài thi, đó là lớp cần xem lỗi đầu tiên.

Tìm ảnh bằng câu chữ

Tìm kiếm (retrieval) giữ vector ảnh trong một index, encode câu truy vấn (query) rồi lấy top-k theo cosine. Encoder ảnh cố định nên vector ảnh chỉ cần tính một lần rồi lưu lại; mỗi query chỉ tốn một lần encode chữ và một phép nhân ma trận với vector. Với kho rất lớn, tìm kiếm gần đúng (bài 2.4) nhanh hơn nhiều nhưng có thể sót; cần đo mức mất recall so với tìm chính xác.

Khi mỗi query có một ảnh đúng, recall@k là tỉ lệ query có ảnh đúng nằm trong k kết quả đầu. Với bộ tìm ảnh của trường, cần một tập query và ảnh đúng được đánh dấu tay trước khi chọn checkpoint, prompt hay k. Nếu chọn cấu hình trên chính tập ấy rồi báo điểm trên đó, điểm sẽ lạc quan.

Zero-shot classification (bài 4.5) là cùng phép so theo chiều ngược lại: mỗi ảnh so với vài câu mô tả lớp. Điểm khác là tập ứng viên: retrieval xếp hạng hàng nghìn ảnh cho một câu, zero-shot chọn một trong vài câu cho mỗi ảnh. Những gì bài 4.5 nói về prompt và softmax trên tập ứng viên vẫn đúng ở đây.

Dùng CLIP trên ảnh thật

Với kho ảnh của trường, script của chương nạp CLIP và processor từ một thư mục checkpoint có sẵn trên máy, ở chế độ offline. Thư mục cần config, processor/tokenizer và trọng số của cùng một model. Script nhận một ảnh và các câu mô tả, trả về điểm của từng câu.

Để làm retrieval, ta dùng cùng model encode toàn bộ kho ảnh một lần, chuẩn hóa từng vector, lưu cache kèm tên checkpoint và processor, rồi encode từng query chữ và lấy top-k. Kết quả được đọc bằng recall@k trên tập query đã đánh dấu, không bằng độ lớn cosine.

Với câu “đọc sách cạnh cửa sổ”, ta xem top-k và xếp lỗi theo nhóm: chỉ thấy sách, chỉ thấy cửa sổ, sai hành động, sai quan hệ không gian. CLIP so cả câu với cả ảnh bằng một vector, nên thường bắt vật thể tốt hơn quan hệ giữa chúng, và không phải detector hay bộ đếm. Muốn có tọa độ hoặc số lượng, cần kết hợp model khác (bài 5.5) và đánh giá đúng đầu ra ấy.

Phần lớn dữ liệu học của CLIP là caption tiếng Anh trên Internet, nên query tiếng Việt và ảnh trường học có thể khác xa miền nguồn; tập query của chính trường là nơi kiểm điều đó.