Answer to Question 1
Die beiden Hauptziele der Interpretierbarkeit (Interpretability) von Machine Learning Modellen sind:

1. Erklärbarkeit (Explainability): Das Modell soll in der Lage sein zu erklären, wie es zu einer bestimmten Vorhersage oder Entscheidung gekommen ist. Es geht darum, die Gründe und Einflussfaktoren hinter den Ausgaben des Modells transparent und nachvollziehbar zu machen. Durch Erklärbarkeit soll das Verständnis gefördert werden, auf welcher Basis das Modell arbeitet.

2. Vertrauenswürdigkeit (Trustworthiness): Durch Interpretierbarkeit soll das Vertrauen in das Modell und seine Vorhersagen gestärkt werden. Wenn nachvollziehbar ist, wie das Modell zu seinen Ergebnissen kommt, erhöht das die Akzeptanz bei den Nutzern. Sie können besser einschätzen, ob sie den Ausgaben vertrauen können. Transparenz ist eine wichtige Grundlage für Vertrauen, gerade bei Entscheidungen mit großer Tragweite, z.B. in der Medizin oder Justiz.

Zusammengefasst zielt Interpretability darauf ab, Einblicke in die "Denkweise" des Modells zu geben, um Verständnis und Vertrauen zu fördern. Das ist wichtig für verantwortungsvollen und zuverlässigen Einsatz von KI-Systemen.





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Answer to Question 2
Die Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping) Methode ist ein Verfahren, um die Entscheidungen eines trainierten Convolutional Neural Networks (CNN) zu visualisieren und nachvollziehbar zu machen. Dabei werden die Bereiche eines Eingabebildes hervorgehoben, die für die Klassifikationsentscheidung des Netzwerks besonders relevant sind.

Die Methode funktioniert folgendermaßen:

1. Man wählt eine Zielklasse aus, für die man die Aktivierungskarte erstellen möchte. Meist ist dies die vom Netzwerk vorhergesagte Klasse.

2. Man berechnet den Gradienten des Aktivierungswerts (Scores) der Zielklasse in Bezug auf die Aktivierungen (Feature Maps) einer bestimmten Schicht des CNNs, meist einer der letzten Convolutional Layer. 

3. Die Gradienten werden über die räumlichen Dimensionen (Höhe und Breite) gemittelt (Global Average Pooling). Man erhält einen Wichtigkeitsvektor, der angibt, wie stark jede Aktivierungskarte der gewählten Schicht die Zielklasse unterstützt.

4. Die Aktivierungskarten der Schicht werden mit ihren jeweiligen Wichtigkeiten aus dem Vektor multipliziert und dann aufsummiert. Dadurch entsteht eine grobe Relevanz-Heatmap in der Größe der Aktivierungskarten.

5. Die Heatmap wird mit ReLU aktiviert, um nur positive Einflüsse zu behalten. Dann wird sie auf die Größe des Eingabebildes hochskaliert.

6. Die hochskalierte Heatmap kann nun halbtransparent über das Eingabebild gelegt werden. Die Bereiche mit hoher Aktivierung zeigen, welche Bildregionen für die Vorhersage der Zielklasse besonders wichtig waren.

Grad-CAM hilft dabei zu verstehen, auf welcher Basis ein CNN seine Entscheidungen trifft. Es kann aufdecken, ob sich das Modell auf die richtigen Merkmale fokussiert oder von irrelevanten Bildteilen abgelenkt wird. Somit ist es ein wertvolles Werkzeug, um die Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit von CNNs zu überprüfen und zu verbessern. Es kann auch beim Debugging von fehlerhaften Modellen helfen.





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Answer to Question 3
a. Perturbation Methoden werden verwendet, um die Auswirkungen von Änderungen der Eingabedaten auf die Vorhersagen eines trainierten Modells zu analysieren. Dabei werden gezielt einzelne Merkmale oder Bereiche der Eingabedaten verändert (perturbiert) und beobachtet, wie sich die Vorhersagen des Modells dadurch ändern. Durch systematische Perturbationen lässt sich ableiten, welche Merkmale oder Bereiche der Eingabedaten für die Vorhersagen des Modells besonders relevant sind. Dies ermöglicht Einblicke in die Entscheidungsfindung des Modells und macht die Ergebnisse interpretierbarer.

b. Vorteile der Perturbationsmethode für die Interpretierbarkeit:
1. Sie ermöglicht es, die Relevanz einzelner Merkmale oder Bereiche der Eingabedaten für die Vorhersagen des Modells zu identifizieren und zu quantifizieren.
2. Die Methode ist modellunabhängig und kann auf verschiedene Arten von Modellen angewendet werden, was sie vielseitig einsetzbar macht.

Einschränkungen der Perturbationsmethode:
1. Die Methode kann rechenintensiv sein, insbesondere bei hochdimensionalen Eingabedaten oder komplexen Modellen, da viele Perturbationen durchgeführt werden müssen.
2. Die Ergebnisse der Perturbationsmethode sind oft lokal begrenzt und geben nur Aufschluss über die Auswirkungen von Änderungen in der Nähe der untersuchten Datenpunkte. Globale Zusammenhänge und Interaktionen zwischen Merkmalen werden möglicherweise nicht vollständig erfasst.





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Answer to Question 4
Um das Problem des verschwindenden Gradienten bei der Gradientenmethode für die Interpretierbarkeit zu lindern, gibt es zwei mögliche Ansätze:

1. Verwendung von Aktivierungsfunktionen mit einem größeren Ausgabebereich: Anstelle von Aktivierungsfunktionen wie Sigmoid oder Tanh, die zu sehr kleinen Gradienten führen können, können Aktivierungsfunktionen wie ReLU (Rectified Linear Unit) oder Leaky ReLU verwendet werden. Diese haben einen größeren Ausgabebereich und verhindern, dass die Gradienten zu schnell gegen Null gehen, wodurch das Problem des verschwindenden Gradienten reduziert wird.

2. Einsatz von Normalisierungstechniken: Techniken wie Batch-Normalisierung oder Layer-Normalisierung können verwendet werden, um die Aktivierungen in jeder Schicht zu normalisieren. Durch die Normalisierung der Aktivierungen wird sichergestellt, dass die Gradienten in einem angemessenen Bereich bleiben und nicht zu schnell verschwinden. Die Normalisierung hilft auch dabei, die Lernrate zu stabilisieren und die Konvergenz des Modells zu verbessern.

Durch die Kombination dieser beiden Ansätze - die Verwendung geeigneter Aktivierungsfunktionen und die Anwendung von Normalisierungstechniken - kann das Problem des verschwindenden Gradienten bei der Gradientenmethode für die Interpretierbarkeit effektiv gemildert werden.





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Answer to Question 5
Es gibt zwei Haupttypen der Vorhersageunsicherheit beim Deep Learning:

1. Aleatoric Uncertainty (Aleatorische Unsicherheit): Diese Art der Unsicherheit bezieht sich auf die inhärente Zufälligkeit oder Variabilität in den Daten selbst. Sie entsteht durch Rauschen, Messungenauigkeiten oder andere Faktoren, die nicht durch mehr Daten oder ein besseres Modell reduziert werden können. Aleatorische Unsicherheit ist eine intrinsische Eigenschaft des Problems und kann nicht eliminiert werden.

2. Epistemic Uncertainty (Epistemische Unsicherheit): Diese Unsicherheit entsteht durch die Beschränkungen des Modells selbst, wie z.B. begrenzte Daten, unzureichende Modellkapazität oder suboptimales Training. Sie spiegelt das Unwissen des Modells über die zugrunde liegende Funktion wider, die es zu lernen versucht. Epistemische Unsicherheit kann durch mehr Daten, ein ausdrucksstärkeres Modell oder bessere Trainingsmethoden reduziert werden.

Zusammenfassend beschreibt die aleatorische Unsicherheit die inhärente Zufälligkeit in den Daten, während die epistemische Unsicherheit die Beschränkungen des Modells widerspiegelt. Beide Arten von Unsicherheiten sind wichtig zu berücksichtigen, um die Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit von Deep-Learning-Vorhersagen zu bewerten.





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Answer to Question 6
a) Selbstüberwachtes Lernen (Self-supervised Learning, SSL) ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der das Modell lernt, nützliche Repräsentationen aus ungelabelten Daten zu extrahieren, indem es eine sogenannte Pretext-Aufgabe löst. Dabei werden die Eingabedaten selbst verwendet, um das Überwachungssignal zu generieren, ohne dass explizite menschliche Annotationen erforderlich sind.

Zwei Vorteile des selbstüberwachten Lernens sind:

1. Es ermöglicht die Nutzung großer Mengen an ungelabelten Daten, die oft leichter verfügbar und kostengünstiger zu beschaffen sind als gelabelte Daten. Dadurch können leistungsfähigere Modelle trainiert werden.

2. Die gelernten Repräsentationen sind oft generisch und übertragbar, sodass sie für verschiedene Downstream-Aufgaben wie Klassifizierung, Objekterkennung oder Segmentierung angepasst werden können. Dies reduziert den Annotationsaufwand für neue Aufgaben.

b) Zwei Pretext-Aufgaben für Bilder:
1. Puzzle-Aufgabe: Das Bild wird in Patches unterteilt und das Modell muss lernen, die ursprüngliche Anordnung der Patches wiederherzustellen.
2. Kolorierungsaufgabe: Das Modell erhält ein Graustufenbild als Eingabe und muss lernen, das Bild mit plausiblen Farben zu kolorieren.

Eine Pretext-Aufgabe für Videos:
1. Vorhersage der nächsten Frames: Das Modell erhält eine Sequenz von Frames als Eingabe und muss lernen, die nächsten Frames im Video vorherzusagen.

Eine Pretext-Aufgabe für Text (NLP):
1. Masked Language Modeling (MLM): Einige Wörter im Eingabetext werden zufällig maskiert und das Modell muss lernen, die maskierten Wörter basierend auf dem Kontext vorherzusagen (ähnlich wie bei BERT).





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Answer to Question 7
a) Ich würde die folgenden Operationen und Dimensionen in das Flussdiagramm eintragen:

- Nach der 1x1 Conv Operation bei Query, Key und Value: C x H x W
- Nach der Matrixmultiplikation von Query und Key: HW x HW
- Nach Softmax: HW x HW  
- Nach der Matrixmultiplikation von Softmax-Ergebnis und Value: HW x C
- Nach der letzten 1x1 Conv Operation: C x H x W

b) Der Vorteil von Multi-Head Self-Attention (MHSA) im Vergleich zur traditionellen Self-Attention ist, dass MHSA es ermöglicht, die Aufmerksamkeit auf verschiedene Aspekte oder Unterräume der Eingabe zu lenken. Jeder "Kopf" kann sich auf unterschiedliche Merkmale konzentrieren und diese extrahieren. Durch die Kombination der Ergebnisse der verschiedenen Köpfe kann das Modell reichhaltigere und vielfältigere Repräsentationen lernen und die Eingabe aus mehreren Perspektiven betrachten. Dies verbessert die Ausdruckskraft und Leistungsfähigkeit des Attention-Mechanismus.

c) Der Vanilla Vision Transformer wandelt ein 2D-Eingabebild in eine Sequenz um, indem er das Bild in nicht überlappende Patches (Bildausschnitte) unterteilt. Jeder Patch wird dann in einen Vektor umgewandelt, typischerweise durch Flattening und lineare Projektion. Die resultierenden Patch-Vektoren werden als Sequenz angeordnet und dienen als Eingabe für den Transformer. Zusätzlich wird ein spezielles Klassentoken an die Sequenz angehängt, um die Klasseninformation für die Klassifikationsaufgabe zu kodieren. Positionsembeddings werden hinzugefügt, um die räumliche Information der Patches beizubehalten.





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Answer to Question 8
a) Eine Herausforderung, die sich bei weakly supervised object detection im Gegensatz zu weakly supervised semantic segmentation stellt, wenn nur image-level labels verwendet werden, ist das Lokalisierungsproblem. Bei der object detection müssen nicht nur die Klassen der Objekte im Bild bestimmt werden, sondern auch deren genaue Position und Ausdehnung in Form von bounding boxes. Die image-level labels geben aber keine Informationen über die Positionen der Objekte. Bei semantic segmentation hingegen muss nur pixelweise die Klasse bestimmt werden, eine grobe Lokalisierung ist damit schon gegeben.

b) WSDDN besteht aus zwei Streams, die beide auf den Regions of Interest (RoIs) aus dem Selective Search (SSW) oder Edge Boxes (EB) Verfahren operieren. Der eine Stream (oben) klassifiziert die RoIs in die Objektklassen. Der andere Stream (unten) schätzt Relevanzwerte für die RoIs. Durch elementweise Multiplikation (⊙) werden die Klassifikationsscores mit den Relevanzwerten gewichtet. Anschließend wird über die RoIs summiert (∑), um Konfidenzwerte pro Klasse für das gesamte Bild zu erhalten. Über diese erfolgt dann der Abgleich mit den image-level labels in der Zielfunktion. Während des Trainings lernt das Netzwerk so, irrelevante Regionen zu unterdrücken und relevante Regionen für die Objektklassen zu verstärken.

c) Der "Concrete DropBlock" und der "Adversarial Erasing" Prozess adressieren das Problem der Objektteillokalisation. Weakly supervised Detektoren neigen dazu, sich auf markante, diskriminative Objektteile zu fokussieren anstatt das gesamte Objekt zu erfassen.
Beim Concrete DropBlock werden zufällig Bereiche der Aktivierungsmaps im Netzwerk maskiert, um das Netzwerk zu zwingen, auch andere Bereiche zu berücksichtigen.
Beim Adversarial Erasing werden iterativ die aktivsten Bereiche der Aktivierungsmaps entfernt und das Netzwerk muss die Objektteile in den verbleibenden Bereichen lokalisieren. 
Durch diese Mechanismen lernt der Detektor, verschiedene Teile der Objekte zu erfassen und damit die Objekte vollständiger zu lokalisieren.





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Answer to Question 9
a) Drei der vier Pre-training Tasks von UNITER sind:

1. Masked Language Modeling (MLM): Ähnlich wie bei rein textbasierten Modellen werden Wörter im Text maskiert und das Modell muss diese maskierten Wörter basierend auf dem Kontext und dem zugehörigen Bild vorhersagen. Dies hilft dem Modell, Zusammenhänge zwischen Text und Bild zu lernen.

2. Masked Region Modeling (MRM): Analog zum MLM werden hier Bildregionen maskiert und das Modell muss die visuellen Merkmale dieser maskierten Regionen basierend auf den sichtbaren Bildregionen und dem Text vorhersagen. Auch dies fördert das Lernen von Text-Bild-Zusammenhängen.

3. Image-Text Matching (ITM): Bei dieser Aufgabe muss das Modell vorhersagen, ob ein gegebenes Text-Bild-Paar zusammenpasst oder nicht. Dazu werden auch nicht zusammenpassende Paare erzeugt. Das Modell lernt so, die semantische Übereinstimmung zwischen Text und Bild zu beurteilen.

b) Beim Inferenzprozess von CLIP zur Bildklassifizierung wird wie folgt vorgegangen:

1. Das zu klassifizierende Bild wird durch den visuellen Encoder verarbeitet, um einen Bildmerkmalsvektor zu erhalten.

2. Die Klassennamen oder -beschreibungen werden durch den Text-Encoder verarbeitet, um Textvektoren für jede Klasse zu erhalten. 

3. Der Bildvektor und die Textvektoren werden miteinander verglichen, indem ihre Ähnlichkeit (z.B. Cosinus-Ähnlichkeit) berechnet wird.

4. Die Klasse mit der höchsten Ähnlichkeit zum Bildvektor wird als Vorhersage ausgegeben.

Um die Klassifizierungsgenauigkeit zu verbessern, können mehr oder bessere Klassenbeschreibungen verwendet werden. Durch Hinzufügen von Synonymen, Oberbegriffen oder detaillierteren Beschreibungen kann die Übereinstimmung zwischen Bild und richtiger Klasse erhöht werden, ohne das Modell neu trainieren zu müssen.

c) Der Hauptunterschied zwischen einer Architektur wie UNITER und einer Dual-Encoder-Architektur wie CLIP ist:

- UNITER verwendet einen einzelnen Transformer-Encoder, der Text und Bild gemeinsam verarbeitet und Interaktionen zwischen den Modalitäten in allen Schichten ermöglicht.

- CLIP verwendet separate Encoder für Text und Bild (Dual-Encoder) und die Modalitäten können nur auf Ebene der Ausgangsrepräsentationen verglichen werden. Es findet keine direkte Interaktion zwischen Text und Bild in den Encodern statt.





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Answer to Question 10
a) Vorteile von Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) im Vergleich zum vollständigen Finetuning:
- Es müssen deutlich weniger Parameter trainiert werden, was zu einer kürzeren Trainingszeit und einem geringeren Speicherbedarf führt.
Nachteile von PEFT:
- Da nur ein Teil der Parameter angepasst wird, ist die Anpassungsfähigkeit an die Zielaufgabe möglicherweise eingeschränkt, was zu einer potenziell schlechteren Performanz im Vergleich zum vollständigen Finetuning führen kann.

b) Der Unterschied zwischen Prefix-Tuning und Prompt-Tuning in Bezug auf die aktualisierten Parameter:

Beim Prefix-Tuning werden zusätzliche kontinuierliche Token (das Präfix) vor die Eingabesequenz eingefügt. Nur die Parameter dieser Präfix-Token werden während des Trainings aktualisiert, während die Parameter des vortrainierten Sprachmodells eingefroren bleiben.

Beim Prompt-Tuning hingegen werden die Eingabetokens durch sogenannte Prompt-Token ersetzt, die lernen, die Eingabe optimal für die Zielaufgabe zu transformieren. Auch hier werden nur die Parameter der Prompt-Token aktualisiert, während das vortrainierte Sprachmodell unverändert bleibt.

Der Hauptunterschied liegt also darin, dass beim Prefix-Tuning zusätzliche Token vor die Eingabe eingefügt werden, während beim Prompt-Tuning die Eingabetokens selbst durch lernbare Prompt-Token ersetzt werden.





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Answer to Question 11
Nein, die gegebene Verteilung $P(b|a)=\frac{P(a|b)*P(b)}{\int_{-\inf}^{\inf}P(a|b)*P(b)db}$ ist im Allgemeinen nicht tractable (handhabbar/berechenbar). 

Begründung:
Das Integral im Nenner $\int_{-\infty}^{\infty}P(a|b)*P(b)db$ ist oft nicht analytisch lösbar bzw. geschlossen darstellbar. Insbesondere wenn die bedingten Wahrscheinlichkeiten $P(a|b)$ und die Priori-Verteilung $P(b)$ komplizierte oder nicht-konjugierte Formen haben, lässt sich das Integral nicht vereinfachen und muss numerisch approximiert werden. 

Die Berechnung eines Integrals über einen potentiell unendlichen Bereich ist im Allgemeinen aufwändig und macht die exakte Auswertung der Verteilung $P(b|a)$ schwierig bis unmöglich (nicht tractable). Daher muss oft auf approximative Inferenzmethoden wie Markov Chain Monte Carlo (MCMC) Sampling zurückgegriffen werden, um $P(b|a)$ näherungsweise zu bestimmen.

Nur in Spezialfällen, wenn das Integral analytisch lösbar ist, wäre die Verteilung tractable. Aber ohne weitere Annahmen über die Form von $P(a|b)$ und $P(b)$ ist dies im Allgemeinen nicht gegeben.





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Answer to Question 12
a) Für die gegebene Aufgabe würde ich ein Diffusionsmodell empfehlen. Diffusionsmodelle haben sich als sehr leistungsfähig erwiesen, hochqualitative Bilder zu generieren, die der ursprünglichen Datenverteilung ähneln. Sie können durch Hinzufügen von Bedingungen (wie den Produktionsparametern) gesteuert werden, um spezifische Ausgaben zu erzeugen. Diffusionsmodelle sind zwar rechenintensiv während des Trainings, können aber für Echtzeitanwendungen optimiert werden, indem man die Anzahl der Diffusionsschritte reduziert oder effiziente Sampling-Methoden verwendet.

b) Der einfache überwachte Regressionsloss von Ho et al. für das Training von Diffusionsmodellen lautet:

L_simple(θ) = E_t,x,ϵ [|| ϵ - ϵ_θ(x_t, t) ||^2]

Dabei sind:
- θ: Die Parameter des Noise-Prediction-Netzwerks
- t: Der Diffusionszeitschritt, gleichverteilt aus {1, ..., T} gezogen  
- x: Daten aus der realen Datenverteilung gezogen
- ϵ: Gaußsches Rauschen, das zum Diffundieren von x verwendet wird
- x_t: Die teilweise verrauschte Eingabe zum Zeitschritt t
- ϵ_θ(x_t, t): Die Vorhersage des Rauschens durch das Netzwerk an x_t für Zeitschritt t

c) Das ist korrekt. Diffusionsmodelle bauen Bilder schrittweise auf, indem sie zunächst von komplett verrauschten Daten ausgehen und dann iterativ das Rauschen entfernen. In den ersten Schritten wird der grobe Bildinhalt und die Semantik erzeugt (Niederfrequenzanteile). In späteren Schritten werden dann immer feinere Details hinzugefügt (Hochfrequenzanteile), bis ein scharfes, detailliertes Bild entsteht. Dieser schrittweise Prozess ermöglicht es Diffusionsmodellen, sowohl globale Struktur als auch lokale Details gut zu erfassen.





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Answer to Question 13
a) In der closed-set Domain Adaptation sind die Klassenmengen der Source und Target Domain identisch, d.h. $C_s = C_t$. Bei der partiellen Domain Adaptation ist die Klassenmenge der Target Domain eine echte Teilmenge der Source Domain, also $C_t \subset C_s$. In der open-set Domain Adaptation gibt es Klassen, die nur in der Target Domain vorkommen, d.h. $C_s \cap C_t \neq \emptyset$ und $C_t \setminus C_s \neq \emptyset$.

b) Die Commonness $\xi$ zwischen zwei Domänen kann als $\xi = \frac{|C_s \cap C_t|}{|C_s \cup C_t|}$ berechnet werden. Sie gibt an, wie groß der Anteil der gemeinsamen Klassen an der Vereinigung der Klassen beider Domänen ist. In der closed-set Domain Adaptation gilt $\xi = 1$, da $C_s = C_t$.

c) Bei der Domain-Adaptation sind annotierte Daten aus der Source Domain sowie unannotierte (und ggf. auch einige annotierte) Daten aus der Target Domain während des Trainings verfügbar. Das Ziel ist eine gute Performance auf der Target Domain. Bei der Domain-Generalization sind während des Trainings nur Daten aus einer oder mehreren Source Domains gegeben, aber keine Daten aus der Target Domain. Ziel ist eine gute Generalisierung auf ungesehene Target Domains.

d) Beim Training eines DANN werden die Eingabedaten zunächst durch einen gemeinsamen Feature Extractor $G_f(\cdot;\theta_f)$ propagiert. Die extrahierten Features dienen als Input für den Label Predictor $G_y(\cdot;\theta_y)$, der daraus Klassenlabels vorhersagt, sowie für den Domain Classifier $G_d(\cdot;\theta_d)$, der vorhersagt, aus welcher Domäne (Source oder Target) die Daten stammen.

Der Label Predictor wird mit einer Klassifikations-Loss $L_y$ auf den annotierten Source Daten trainiert. Der Domain Classifier soll möglichst schlecht zwischen Source und Target unterscheiden können, daher wird er mit einer invertierten Loss $L_d$ trainiert (Gradient Reversal Layer). Dadurch werden domain-invariante Features gelernt. Der Feature Extractor erhält also Gradienten von $L_y$, um diskriminative Features zu lernen, sowie invertierte Gradienten von $L_d$, um domain-invariante Features zu lernen.





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Answer to Question 14
a) Der dargestellte Algorithmus ist der sogenannte "Self-Training" Algorithmus, der häufig im semi-supervised Learning verwendet wird. Wenn man bei diesem Algorithmus den Schwellwert $\tau$ auf null setzen würde, dann würden in jedem Schritt alle ungelabelten Beispiele $x$, für die das aktuelle Modell eine Vorhersage $p(x)$ macht, zum gelabelten Trainingsdatensatz $L$ hinzugefügt werden. Das hätte zur Folge, dass auch Beispiele, bei denen das Modell sehr unsicher ist und potentiell falsch liegt, als neue Trainingsdaten verwendet würden. Dadurch würden sich initiale Fehler und falsche Annahmen des Modells immer weiter verstärken, was zu einer Verschlechterung statt Verbesserung der Performanz führen würde.

b) Eine Möglichkeit, das Training mit dem Self-Training Algorithmus zu verbessern und das Problem des Confirmation Bias abzumildern, wäre die Verwendung eines Ensembles von Modellen statt eines einzelnen Modells. Statt nur auf die Vorhersage eines Modells zu vertrauen, würde man die Vorhersagen mehrerer unabhängig trainierter Modelle kombinieren. Nur wenn eine Mehrheit der Modelle mit hoher Konfidenz die gleiche Vorhersage für ein ungelabeltes Beispiel macht, würde man es zum Trainingsdatensatz hinzufügen. Unterschiedliche Vorhersagen der Modelle wären ein Indikator für Unsicherheit, und solche Beispiele würde man dann nicht verwenden. Durch die Kombination mehrerer Modelle reduziert man das Risiko, dass sich die Fehler eines einzelnen Modells so stark fortpflanzen und verstärken.





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Answer to Question 15
a. Zwei Methoden von Few-Shot Learning sind:
1. Model-Agnostic Meta-Learning (MAML): Hierbei lernt das Modell, sich schnell an neue Aufgaben mit wenigen Beispielen anzupassen, indem es die Modellparameter optimiert.
2. Prototypical Networks: Dabei werden Prototypen für jede Klasse im Embedding-Raum gelernt. Neue Beispiele werden klassifiziert, indem ihre Nähe zu den Prototypen berechnet wird.

b. Die Unterschiede zwischen transduktivem und induktivem Zero-Shot Learning sind:
- Transduktives Zero-Shot Learning: Hierbei sind die Testklassen während des Trainings bekannt. Das Modell kann die Informationen über die Testklassen nutzen, um die Klassifikationsgrenzen anzupassen. Es ist jedoch auf die vordefinierten Testklassen beschränkt.
- Induktives Zero-Shot Learning: Hierbei sind die Testklassen während des Trainings nicht bekannt. Das Modell lernt eine generalisierbare Abbildung von Merkmalen zu Klassen. Es kann auf völlig neue Klassen verallgemeinert werden, die während des Trainings nicht gesehen wurden.

c. Zwei Fähigkeiten, die generalized Zero-Shot Learning haben sollte:
1. Übertragbarkeit: Das Modell sollte in der Lage sein, gelerntes Wissen auf neue, ungesehene Klassen zu übertragen, indem es die semantischen Informationen der Klassen nutzt.
2. Robustheit: Das Modell sollte robust gegenüber Variationen und Rauschen in den Eingabedaten sein und dennoch gute Ergebnisse für Zero-Shot-Klassen liefern.





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Answer to Question 16
a) Der Begriff "Robot User" in der interaktiven Segmentierung bezieht sich auf einen simulierten Benutzer, der automatisch Klicks oder andere Interaktionen auf einem Bild generiert, um das Modell bei der Segmentierung anzuleiten. Anstatt dass ein menschlicher Benutzer manuell Klicks setzt, übernimmt der "Robot User" diese Aufgabe.

Ein Beispiel für die Implementierung durch Klicks:
- Zuerst wird das zu segmentierende Objekt im Bild identifiziert, z.B. durch Objekterkennung oder andere Methoden.
- Basierend auf der Position und Größe des Objekts werden automatisch Klicks innerhalb des Objekts (Vordergrund-Klicks) und außerhalb des Objekts (Hintergrund-Klicks) generiert.
- Diese generierten Klicks werden dann an das interaktive Segmentierungsmodell übergeben, das anhand dieser Klicks die Segmentierungsmaske für das Objekt erstellt.
- Durch den Einsatz des "Robot Users" kann der Segmentierungsprozess automatisiert und beschleunigt werden, ohne dass manuelle Benutzerinteraktion erforderlich ist.

b) Drei Komponenten aus der Architektur des "Segment Anything Model" (SAM) sind:

1. Image Encoder: Der Image Encoder ist ein Convolutional Neural Network (CNN), das das Eingabebild in einen hochdimensionalen Merkmalsraum überführt. Es extrahiert relevante visuelle Merkmale aus dem Bild, die für die Segmentierung wichtig sind.

2. Prompt Encoder: Der Prompt Encoder verarbeitet die verschiedenen Eingabemodalitäten wie Punkte, Kästchen oder Texteingaben, die der Benutzer bereitstellt, um die gewünschte Segmentierung zu spezifizieren. Diese Eingaben werden in einen gemeinsamen Einbettungsraum projiziert, der mit den visuellen Merkmalen des Image Encoders kompatibel ist.

3. Mask Decoder: Der Mask Decoder nimmt die Ausgaben des Image Encoders und des Prompt Encoders entgegen und generiert die finale Segmentierungsmaske. Er kombiniert die visuellen Merkmale mit den Eingabemodalitäten, um eine präzise Segmentierung des gewünschten Objekts oder der gewünschten Region im Bild zu erstellen. Der Mask Decoder kann verschiedene Segmentierungsmasken für unterschiedliche Eingabemodalitäten erzeugen.





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