科学空间|Scientific Spaces

前段时间写了《万能的seq2seq：基于seq2seq的阅读理解问答》，探索了以最通用的seq2seq的方式来做阅读理解式问答，并且取得相当不错的成绩（单模型0.77，超过参加比赛时精调的最佳模型）。这篇文章我们继续做这个任务，不过换一个思路，直接基于MLM模型来做，最终成绩基本一致，但能提高预测速度。

用MLM做阅读理解的模型图示（其中[M]表示[MASK]标记）

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今天我们继续来深挖Keras，再次体验Keras那无与伦比的优雅设计。这一次我们的焦点是“重用”，主要是层与模型的重复使用。

所谓重用，一般就是奔着两个目标去：一是为了共享权重，也就是说要两个层不仅作用一样，还要共享权重，同步更新；二是避免重写代码，比如我们已经搭建好了一个模型，然后我们想拆解这个模型，构建一些子模型等。

基础

事实上，Keras已经为我们考虑好了很多，所以很多情况下，掌握好基本用法，就已经能满足我们很多需求了。

层的重用

层的重用是最简单的，将层初始化好，存起来，然后反复调用即可：

x_in = Input(shape=(784,))
x = x_in

layer = Dense(784, activation='relu') # 初始化一个层，并存起来

x = layer(x) # 第一次调用
x = layer(x) # 再次调用
x = layer(x) # 再次调用

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优化器可能是深度学习最“玄学”的一个模块之一了：有时候换一个优化器就能带来明显的提升，有时候别人说提升很多的优化器用到自己的任务上却一丁点用都没有，理论性质好的优化器不一定工作得很好，纯粹拍脑袋而来的优化器也未必就差了。但不管怎样，优化器终究也为热爱“深度炼丹”的同学提供了多一个选择。

近几年来，关于优化器的工作似乎也在慢慢增多，很多论文都提出了对常用优化器（尤其是Adam）的大大小小的改进。本文就汇总一些优化器工作或技巧，并统一给出了代码实现，供读者有需调用。

基本形式

所谓“派生”，就是指相关的技巧都是建立在已有的优化器上的，任意一个已有的优化器都可以用上这些技巧，从而变成一个新的优化器。

已有的优化器的基本形式为：
\begin{equation}\begin{aligned}\boldsymbol{g}_t =&\, \nabla_{\boldsymbol{\theta}} L\\
\boldsymbol{h}_t =&\, f(\boldsymbol{g}_{\leq t})\\
\boldsymbol{\theta}_{t+1} =&\, \boldsymbol{\theta}_t - \gamma \boldsymbol{h}_t
\end{aligned}\end{equation}
其中$\boldsymbol{g}_t$即梯度，而$\boldsymbol{g}_{\leq t}$指的是截止到当前步的所有梯度信息，它们经过某种运算$f$（比如累积动量、累积二阶矩校正学习率等）后得到$\boldsymbol{h}_t$，然后由$\boldsymbol{h}_t$来更新参数，这里的$\gamma$就是指学习率。

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分享个人实现的bert4keras：

https://github.com/bojone/bert4keras

这是笔者重新实现的keras版的bert，致力于用尽可能清爽的代码来实现keras下调用bert。

说明

目前已经基本实现bert，并且能成功加载官方权重，经验证模型输出跟keras-bert一致，大家可以放心使用。

本项目的初衷是为了修改、定制上的方便，所以可能会频繁更新。

因此欢迎star，但不建议fork，因为你fork下来的版本可能很快就过期了。

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印象中很早之前就看到过VQ-VAE，当时对它并没有什么兴趣，而最近有两件事情重新引起了我对它的兴趣。一是VQ-VAE-2实现了能够匹配BigGAN的生成效果（来自机器之心的报道）；二是我最近看一篇NLP论文《Unsupervised Paraphrasing without Translation》时发现里边也用到了VQ-VAE。这两件事情表明VQ-VAE应该是一个颇为通用和有意思的模型，所以我决定好好读读它。

个人复现的VQ-VAE在CelebA上的重构效果。可以留意到细节保留得还不错，但稍微放大后能留意到仍有一些模糊感。

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在之前的文章《当Bert遇上Keras：这可能是Bert最简单的打开姿势》中，我们介绍了基于微调Bert的三个NLP例子，算是体验了一把Bert的强大和Keras的便捷。而在这篇文章中，我们再添一个例子：基于Bert的NL2SQL模型。

NL2SQL的NL也就是Natural Language，所以NL2SQL的意思就是“自然语言转SQL语句”，近年来也颇多研究，它算是人工智能领域中比较实用的一个任务。而笔者做这个模型的契机，则是今年我司举办的首届“中文NL2SQL挑战赛”：

首届中文NL2SQL挑战赛，使用金融以及通用领域的表格数据作为数据源，提供在此基础上标注的自然语言与SQL语句的匹配对，希望选手可以利用数据训练出可以准确转换自然语言到SQL的模型。

这个NL2SQL比赛算是今年比较大型的NLP赛事了，赛前投入了颇多人力物力进行宣传推广，比赛的奖金也颇丰富，唯一的问题是NL2SQL本身算是偏冷门的研究领域，所以注定不会太火爆，为此主办方也放出了一个Baseline，基于Pytorch写的，希望能降低大家的入门难度。

抱着“Baseline怎么能少得了Keras版”的心态，我抽时间自己用Keras做了做这个比赛，为了简化模型并且提升效果也加载了预训练的Bert模型，最终形成此文。

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前几天，好几个数学/物理群都在转发李永乐老师发在他微博里的一道题：

绳子固定在杆上旋转的曲线问题

想起好久没有做数学物理题了，所以我也思考了一下，也搜了一些资料，在此与大家分享一下。

相关内容

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现在Keras中你也可以用小的batch size实现大batch size的效果了——只要你愿意花$n$倍的时间，可以达到$n$倍batch size的效果，而不需要增加显存。

Github地址：https://github.com/bojone/accum_optimizer_for_keras

扯淡

在一两年之前，做NLP任务都不用怎么担心OOM问题，因为相比CV领域的模型，其实大多数NLP模型都是很浅的，极少会显存不足。幸运或者不幸的是，Bert出世了，然后火了。Bert及其后来者们（GPT-2、XLNET等）都是以足够庞大的Transformer模型为基础，通过足够多的语料预训练模型，然后通过fine tune的方式来完成特定的NLP任务。

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