31 Jul

我们真的需要把训练集的损失降低到零吗?

在训练模型的时候,我们需要损失函数一直训练到0吗?显然不用。一般来说,我们是用训练集来训练模型,但希望的是验证集的损失越小越好,而正常来说训练集的损失降低到一定值后,验证集的损失就会开始上升,因此没必要把训练集的损失降低到0。

既然如此,在已经达到了某个阈值之后,我们可不可以做点别的事情来提升模型性能呢?ICML2020的论文《Do We Need Zero Training Loss After Achieving Zero Training Error?》回答了这个问题。不过论文的回答也仅局限在“是什么”这个层面上,并没很好地描述“为什么”,另外看了知乎上kid丶大佬的解读,也没找到自己想要的答案。因此自己分析了一下,记录在此。

左图:不加Flooding的训练示意图;右图:加了Flooding的训练示意图

左图:不加Flooding的训练示意图;右图:加了Flooding的训练示意图

点击阅读全文...

25 Jul

学会提问的BERT:端到端地从篇章中构建问答对

机器阅读理解任务,相比不少读者都有所了解了,简单来说就是从给定篇章中寻找给定问题的答案,即“篇章 + 问题 → 答案”这样的流程,笔者之前也写过一些关于阅读理解的文章,比如《基于CNN的阅读理解式问答模型:DGCNN》等。至于问答对构建,则相当于是阅读理解的反任务,即“篇章 → 答案 + 问题”的流程,学术上一般直接叫“问题生成(Question Generation)”,因为大多数情况下,答案可以通过比较规则的随机选择,所以很多文章都只关心“篇章 + 答案 → 问题”这一步。

本文将带来一次全端到端的“篇章 → 答案 + 问题”实践,包括模型介绍以及基于bert4keras的实现代码,欢迎读者尝试。

本文的问答生成模型示意图

本文的问答生成模型示意图

点击阅读全文...

19 Jul

通过互信息思想来缓解类别不平衡问题

类别不平衡问题,也叫“长尾问题”,是机器学习面临的常见问题之一,尤其是来源于真实场景下的数据集,几乎都是类别不平衡的。大概在两年前,笔者也思考过这个问题,当时正好对“互信息”相关的内容颇有心得,所以构思了一种基于互信息思想的解决办法,但又想了一下,那思路似乎过于平凡,所以就没有深究。然而,前几天在arxiv上刷到Google的一篇文章《Long-tail learning via logit adjustment》,意外地发现里边包含了跟笔者当初的构思几乎一样的方法,这才意识到当初放弃的思路原来还能达到SOTA的水平~于是结合这篇论文,将笔者当初的构思过程整理于此,希望不会被读者嫌弃“马后炮”。

问题描述

这里主要关心的是单标签的多分类问题,假设有$1,2,\cdots,K$共$K$个候选类别,训练数据为$(x,y)\sim\mathcal{D}$,建模的分布为$p_{\theta}(y|x)$,那么我们的优化目标是最大似然,或者说最小化交叉熵,即
\begin{equation}\mathop{\arg\min}_{\theta}\,\mathbb{E}_{(x,y)\sim\mathcal{D}}[-\log p_{\theta}(y|x)]\end{equation}

点击阅读全文...

17 Jul

BERT-of-Theseus:基于模块替换的模型压缩方法

最近了解到一种称为“BERT-of-Theseus”的BERT模型压缩方法,来自论文《BERT-of-Theseus: Compressing BERT by Progressive Module Replacing》。这是一种以“可替换性”为出发点所构建的模型压缩方案,相比常规的剪枝、蒸馏等手段,它整个流程显得更为优雅、简洁。本文将对该方法做一个简要的介绍,给出一个基于bert4keras的实现,并验证它的有效性。

BERT-of-Theseus,原作配图

BERT-of-Theseus,原作配图

模型压缩

首先,我们简要介绍一下模型压缩。不过由于笔者并非专门做模型压缩的,也没有经过特别系统的调研,所以该介绍可能显得不专业,请读者理解。

点击阅读全文...

10 Jul

强大的NVAE:以后再也不能说VAE生成的图像模糊了

昨天早上,笔者在日常刷arixv的时候,然后被一篇新出来的论文震惊了!论文名字叫做《NVAE: A Deep Hierarchical Variational Autoencoder》,顾名思义是做VAE的改进工作的,提出了一个叫NVAE的新模型。说实话,笔者点进去的时候是不抱什么希望的,因为笔者也算是对VAE有一定的了解,觉得VAE在生成模型方面的能力终究是有限的。结果,论文打开了,呈现出来的画风是这样的:

NVAE的人脸生成效果

NVAE的人脸生成效果

然后笔者的第一感觉是这样的:

W!T!F! 这真的是VAE生成的效果?这还是我认识的VAE么?看来我对VAE的认识还是太肤浅了啊,以后再也不能说VAE生成的图像模糊了...

点击阅读全文...

4 Jul

线性Attention的探索:Attention必须有个Softmax吗?

众所周知,尽管基于Attention机制的Transformer类模型有着良好的并行性能,但它的空间和时间复杂度都是$\mathcal{O}(n^2)$级别的,$n$是序列长度,所以当$n$比较大时Transformer模型的计算量难以承受。近来,也有不少工作致力于降低Transformer模型的计算量,比如模型剪枝、量化、蒸馏等精简技术,又或者修改Attention结构,使得其复杂度能降低到$\mathcal{O}(n\log n)$甚至$\mathcal{O}(n)$。

前几天笔者读到了论文《Transformers are RNNs: Fast Autoregressive Transformers with Linear Attention》,了解到了线性化Attention(Linear Attention)这个探索点,继而阅读了一些相关文献,有一些不错的收获,最后将自己对线性化Attention的理解汇总在此文中。

Attention

当前最流行的Attention机制当属Scaled-Dot Attention,形式为
\begin{equation}Attention(\boldsymbol{Q},\boldsymbol{K},\boldsymbol{V}) = softmax\left(\boldsymbol{Q}\boldsymbol{K}^{\top}\right)\boldsymbol{V}\label{eq:std-att}\end{equation}
这里的$\boldsymbol{Q}\in\mathbb{R}^{n\times d_k}, \boldsymbol{K}\in\mathbb{R}^{m\times d_k}, \boldsymbol{V}\in\mathbb{R}^{m\times d_v}$,简单起见我们就没显式地写出Attention的缩放因子了。本文我们主要关心Self Attention场景,所以为了介绍上的方便统一设$\boldsymbol{Q}, \boldsymbol{K}, \boldsymbol{V}\in\mathbb{R}^{n\times d}$,一般场景下都有$n > d$甚至$n\gg d$(BERT base里边$d=64$)。

点击阅读全文...

28 Jun

积分梯度:一种新颖的神经网络可视化方法

本文介绍一种神经网络的可视化方法:积分梯度(Integrated Gradients),它首先在论文《Gradients of Counterfactuals》中提出,后来《Axiomatic Attribution for Deep Networks》再次介绍了它,两篇论文作者都是一样的,内容也大体上相同,后一篇相对来说更易懂一些,如果要读原论文的话,建议大家优先读后一篇。当然,它已经是2016~2017年间的工作了,“新颖”说的是它思路上的创新有趣,而不是指最近发表。

笔者在中文情感分类上对积分梯度的实验效果(越红的token越重要)

笔者在中文情感分类上对积分梯度的实验效果(越红的token越重要)

所谓可视化,简单来说就是对于给定的输入$x$以及模型$F(x)$,我们想办法指出$x$的哪些分量对模型的决策有重要影响,或者说对$x$各个分量的重要性做个排序,用专业的话术来说那就是“归因”。一个朴素的思路是直接使用梯度$\nabla_x F(x)$来作为$x$各个分量的重要性指标,而积分梯度是对它的改进。然而,笔者认为,很多介绍积分梯度方法的文章(包括原论文),都过于“生硬”(形式化),没有很好地突出积分梯度能比朴素梯度更有效的本质原因。本文试图用自己的思路介绍一下积分梯度方法。

点击阅读全文...

16 Jun

如何应对Seq2Seq中的“根本停不下来”问题?

在Seq2Seq的解码过程中,我们是逐个token地递归生成的,直到出现<eos>标记为止,这就是所谓的“自回归”生成模型。然而,研究过Seq2Seq的读者应该都能发现,这种自回归的解码偶尔会出现“根本停不下来”的现象,主要是某个片段反复出现,比如“今天天气不错不错不错不错不错...”、“你觉得我说得对不对不对不对不对不对...”等等,但就是死活不出现<eos>标记。ICML2020的文章《Consistency of a Recurrent Language Model With Respect to Incomplete Decoding》比较系统地讨论了这个现象,并提出了一些对策,本文来简单介绍一下论文的主要内容。

解码算法

对于自回归模型来说,我们建立的是如下的条件语言模型
\begin{equation}p(y_t|y_{\lt t}, x)\label{eq:p}\end{equation}
那么解码算法就是在已知上述模型时,给定$x$来输出对应的$y=(y_1,y_2,\dots,y_T)$来。解码算法大致可以分为两类:确定性解码算法随机性解码算法,原论文分别针对这两类解码讨论来讨论了“根本停不下来”问题,所以我们需要来了解一下这两类解码算法。

点击阅读全文...