VIT在计算机视觉领域取得了巨大的成功，甚至大有取代CNN之势。但是相比CNN，训练VIT需要更多的数据，通常要在大型数据集JFT-300M或至少在imageNet上进行预训练，很少有人研究少量数据训练VIT。最近，南京大学吴建鑫团队提出了一种新方法，只需2040张图片即可训练VIT。他们在2040张花（floweRs）的图像上从头开始训练，达到了96.7%的准确率，表明用小数据训练VIT也是可行的。另外在VIT主干下的 7 个小型数据集上从头开始训练时，也获得了SOTA的结果。
而且更重要的是，他们证明了，即使在小型数据集上进行预训练，VIT也具有良好的迁移能力，甚至可以促进对大规模数据集的训练。
在这篇论文中，作者提出了用于自我监督 VIT训练的IDMM（Instance DiscRiMination wITh Multi-cRop and CutMix）。
我们先来看一下VIT图像分类网络的基本架构：
然后，使用全连接层W进行分类，当类的数量等于训练图像的总数N时，即参数化实例判别。
我们把O送入SoftMax层，就得到一个概率分布P⁽ⁱ⁾。对于实例判别，损失函数为：
对于深度聚类，其损失函数为：
可以看出，只要适当设置权重（让wⱼ = ~wₖ ），就可以让实例判别等价于深度聚类。
作者之所以选择参数化的实例判别，还有一个重要的原因：简单性和稳定性。不稳定性是影响自监督VIT训练的一个主要问题。实例判别（交叉熵）的形式更稳定，更容易优化。
吴建鑫本科和硕士毕业于南京大学计算机专业，博士毕业于佐治亚理工。2013年，他加入南京大学科学与技术系，任教授、博士生导师，曾担任ICCV 2015领域主席、CVPR 2017领域主席，现为PatteRn RecognITion期刊编委。
