15 Jul

漫话模型|模型与选芒果

很多人觉得“模型”、“大数据”、“机器学习”这些字眼很高大很神秘,事实上,它跟我们生活中选水果差不了多少。本文用了几千字,来试图教会大家怎么选芒果...

模型的比喻

芒果

芒果

假如我要从一批芒果中,找出好吃的那个来。而我不能直接切开芒果尝尝,所以我只能观察芒果,能观察到的量有颜色、表面的气味、大小等等,这些就是我们能够收集到的信息(特征)。

生活中还要很多这样的例子,比如买火柴(可能年轻的城里人还没见过火柴?),如何判断一盒火柴的质量?难道要每根火柴都划划,看看着不着火?显然不行,我们最多也只能划几根,全部划了,火柴也不成火柴了。当然,我们还能看看火柴的样子,闻闻火柴的气味,这些动作是可以接受的。

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25 Dec

从loss的硬截断、软化到focal loss

前言

今天在QQ群里的讨论中看到了focal loss,经搜索它是Kaiming大神团队在他们的论文《Focal Loss for Dense Object Detection》提出来的损失函数,利用它改善了图像物体检测的效果。不过我很少做图像任务,不怎么关心图像方面的应用。本质上讲,focal loss就是一个解决分类问题中类别不平衡、分类难度差异的一个loss,总之这个工作一片好评就是了。大家还可以看知乎的讨论:
《如何评价kaiming的Focal Loss for Dense Object Detection?》

看到这个loss,开始感觉很神奇,感觉大有用途。因为在NLP中,也存在大量的类别不平衡的任务。最经典的就是序列标注任务中类别是严重不平衡的,比如在命名实体识别中,显然一句话里边实体是比非实体要少得多,这就是一个类别严重不平衡的情况。我尝试把它用在我的基于序列标注的问答模型中,也有微小提升。嗯,这的确是一个好loss。

接着我再仔细对比了一下,我发现这个loss跟我昨晚构思的一个loss具有异曲同工之理!这就促使我写这篇博文了。我将从我自己的思考角度出发,来分析这个问题,最后得到focal loss,也给出我昨晚得到的类似的loss。

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7 Feb

年三十折腾极路由之SSH反向代理

猴年快乐!

猴年快乐!

今天是年三十了,这里简单祝大家除夕快乐,新年快乐!愿大家在新的一年里都晋升为学神。^_^

这两天主要在折腾家里的路由器。平时家里只有爸妈两人,所以为了节省,家里只是通过中继隔壁家的网络来上网。本来家里用小米路由器mini,可是小米mini中继模式下功能限制非常多,我又不想刷第三方固件(因为这样会失去app控制功能,不是很方便),所以干脆换了个极路由3。极路由在中继模式下仍然保留了大部分功能(我觉得这样才是正常的,我不理解小米mini在中继之后就没了那么多功能究竟是什么逻辑)。

作为折腾派,一个新路由到手,总有很多东西要配置,极路由本身是基于openwrt的,因此可玩性也很强。首先要完成中继,然后上网,这个很简单就不多说了。其次是获得ssh权限,在极路由那里叫做“申请开发者模式”,或者叫root(感觉极路由想做路由界的苹果,但是在如今这个时代,苹果当初那种发展模式估计很难发展起来了),这个步骤也不难,不过申请之后就会失去极路由的保修资格(不理解这是什么逻辑)。

本文主要介绍了怎么在openwrt(极路由)上安装python,以及建立SSH反向代理(实现内网穿透)。

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18 Mar

变分自编码器(一):原来是这么一回事

过去虽然没有细看,但印象里一直觉得变分自编码器(Variational Auto-Encoder,VAE)是个好东西。于是趁着最近看概率图模型的三分钟热度,我决定也争取把VAE搞懂。于是乎照样翻了网上很多资料,无一例外发现都很含糊,主要的感觉是公式写了一大通,还是迷迷糊糊的,最后好不容易觉得看懂了,再去看看实现的代码,又感觉实现代码跟理论完全不是一回事啊。

终于,东拼西凑再加上我这段时间对概率模型的一些积累,并反复对比原论文《Auto-Encoding Variational Bayes》,最后我觉得我应该是想明白了。其实真正的VAE,跟很多教程说的的还真不大一样,很多教程写了一大通,都没有把模型的要点写出来~于是写了这篇东西,希望通过下面的文字,能把VAE初步讲清楚。

分布变换

通常我们会拿VAE跟GAN比较,的确,它们两个的目标基本是一致的——希望构建一个从隐变量$Z$生成目标数据$X$的模型,但是实现上有所不同。更准确地讲,它们是假设了$Z$服从某些常见的分布(比如正态分布或均匀分布),然后希望训练一个模型$X=g(Z)$,这个模型能够将原来的概率分布映射到训练集的概率分布,也就是说,它们的目的都是进行分布之间的变换

生成模型的难题就是判断生成分布与真实分布的相似度,因为我们只知道两者的采样结果,不知道它们的分布表达式

生成模型的难题就是判断生成分布与真实分布的相似度,因为我们只知道两者的采样结果,不知道它们的分布表达式

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24 Apr

最小熵原理(二):“当机立断”之词库构建

在本文,我们介绍“套路宝典”第一式——“当机立断”1、导出平均字信息熵的概念,然后基于最小熵原理推导出互信息公式;2、并且完成词库的无监督构建、给出一元分词模型的信息熵诠释,从而展示有关生成套路、识别套路的基本方法和技巧。

这既是最小熵原理的第一个使用案例,也是整个“套路宝典”的总纲。

你练或者不练,套路就在那里,不增不减。

为什么需要词语

从上一篇文章可以看到,假设我们根本不懂中文,那么我们一开始会将中文看成是一系列“字”随机组合的字符串,但是慢慢地我们会发现上下文是有联系的,它并不是“字”的随机组合,它应该是“套路”的随机组合。于是为了减轻我们的记忆成本,我们会去挖掘一些语言的“套路”。第一个“套路”,是相邻的字之间的组合定式,这些组合定式,也就是我们理解的“词”。

平均字信息熵

假如有一批语料,我们将它分好词,以词作为中文的单位,那么每个词的信息量是$-\log p_w$,因此我们就可以计算记忆这批语料所要花费的时间为
$$-\sum_{w\in \text{语料}}\log p_w\tag{2.1}$$
这里$w\in \text{语料}$是对语料逐词求和,不用去重。如果不分词,按照字来理解,那么需要的时间为
$$-\sum_{c\in \text{语料}}\log p_c\tag{2.2}$$

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7 Jul

从SamplePairing到mixup:神奇的正则项

SamplePairingmixup是两种一脉相承的图像数据扩增手段,它们看起来很不合理,而操作则非常简单,但结果却非常漂亮:在多个图像分类任务中都表明它们能提高最终分类模型的精度。

某些读者会困惑于一个问题:为什么如此不合理的数据扩增手段,能得到如此好的效果?而本文则要表明,它们看起来是一种数据扩增方法,事实上它们是对模型的一种正则化方案。正如周星驰的电影《国产凌凌漆》的一句经典台词:

表面上看这是一个吹风机,其实它是一个刮胡刀。

数据扩增

让我们从数据扩增说起。数据扩增是指我们在对原始数据做一些简单的变换后,它们对应的类别往往不会变化,所以我们可以在原来数据的基础上,“造”出更多的数据来。比如一幅小狗的照片,将它水平翻转、轻微的旋转、裁剪、平移等操作后,我们认为它的类别没有变化,它还是原来的那只狗。这样一来,从一个样本我们可以衍生出好几个样本,从而增加了训练样本量。

狗

旋转的狗

旋转的狗

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29 Nov

Dropout视角下的MLM和MAE:一些新的启发

大家都知道,BERT的MLM(Masked Language Model)任务在预训练和微调时的不一致,也就是预训练出现了[MASK]而下游任务微调时没有[MASK],是经常被吐槽的问题,很多工作都认为这是影响BERT微调性能的重要原因,并针对性地提出了很多改进,如XL-NETELECTRAMacBERT等。本文我们将从Dropout的角度来分析MLM的这种不一致性,并且提出一种简单的操作来修正这种不一致性。

同样的分析还可以用于何凯明最近提出的比较热门的MAE(Masked Autoencoder)模型,结果是MAE相比MLM确实具有更好的一致性,由此我们可以引出一种可以能加快训练速度的正则化手段。

Dropout

首先,我们重温一下Dropout。从数学上来看,Dropout是通过伯努利分布来为模型引入随机噪声的操作,所以我们也简单复习一下伯努利分布。

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27 Nov

这是一篇“散文”,我们来谈一下有着千丝万缕联系的三个东西:变分自编码器、信息瓶颈、正态分布。

众所周知,变分自编码器是一个很经典的生成模型,但实际上它有着超越生成模型的含义;而对于信息瓶颈,大家也许相对陌生一些,然而事实上信息瓶颈在去年也热闹了一阵子;至于正态分布,那就不用说了,它几乎跟所有机器学习领域都有或多或少的联系。

那么,当它们三个碰撞在一块时,又有什么样的故事可说呢?它们跟“遗忘”又有什么关系呢?

变分自编码器

在本博客你可以搜索到若干几篇介绍VAE的文章。下面简单回顾一下。

理论形式回顾

简单来说,VAE的优化目标是:
\begin{equation}KL(\tilde{p}(x)p(z|x)\Vert q(z)q(x|z))=\iint \tilde{p}(x)p(z|x)\log \frac{\tilde{p}(x)p(z|x)}{q(x|z)q(z)} dzdx\end{equation}
其中$q(z)$是标准正态分布,$p(z|x),q(x|z)$是条件正态分布,分别对应编码器、解码器。具体细节可以参考《变分自编码器(二):从贝叶斯观点出发》

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