【备忘】谈谈dropout
By 苏剑林 | 2017-08-08 | 33856位读者 | 引用其实这只是一篇备忘...
dropout是深度学习中防止过拟合的一项有效措施,当然,就其思想而言,dropout其实也不仅仅可以用在深度学习中,还可以用在传统的机器学习方法中,只不过在深度学习的神经网络框架下,dropout显得更为自然罢了。
做了什么
dropout是怎么操作的?一般来做,对于输入的张量$x$,dropout就是将部分元素置零,然后将置零后的结果做一个尺度变换。具体来说,以Keras的Dropout(0.6)(x)为例,实际上等价于numpy做的这件事情
import numpy as np
x = np.random.random((10,100)) #模拟一个batch_size=10、维度为100的输入
def Dropout(x, drop_proba):
return x*np.random.choice(
[0,1],
x.shape,
p=[drop_proba,1-drop_proba]
)/(1.-drop_proba)
print Dropout(x, 0.6)
Keras中自定义复杂的loss函数
By 苏剑林 | 2017-07-22 | 439131位读者 | 引用Keras是一个搭积木式的深度学习框架,用它可以很方便且直观地搭建一些常见的深度学习模型。在tensorflow出来之前,Keras就已经几乎是当时最火的深度学习框架,以theano为后端,而如今Keras已经同时支持四种后端:theano、tensorflow、cntk、mxnet(前三种官方支持,mxnet还没整合到官方中),由此可见Keras的魅力。
Keras是很方便,然而这种方便不是没有代价的,最为人诟病之一的缺点就是灵活性较低,难以搭建一些复杂的模型。的确,Keras确实不是很适合搭建复杂的模型,但并非没有可能,而是搭建太复杂的模型所用的代码量,跟直接用tensorflow写也差不了多少。但不管怎么说,Keras其友好、方便的特性(比如那可爱的训练进度条),使得我们总有使用它的场景。这样,如何更灵活地定制Keras模型,就成为一个值得研究的课题了。这篇文章我们来关心自定义loss。
输入-输出设计
Keras的模型是函数式的,即有输入,也有输出,而loss即为预测值与真实值的某种误差函数。Keras本身也自带了很多loss函数,如mse、交叉熵等,直接调用即可。而要自定义loss,最自然的方法就是仿照Keras自带的loss进行改写。
RNN模型中输入的重要性的评估
By 苏剑林 | 2017-09-10 | 30220位读者 | 引用Saliency Maps for RNN
RNN是很多序列任务的不二法门,比如文本分类任务的常用方法就是“词向量+LSTM+全连接分类器”。如下图
假如这样的一个模型可以良好地工作,那么现在考虑一个任务是:如何衡量输入$w_1,\dots,w_n$对最终的分类结果的影响的重要程度(Saliency)呢?例如假设这是一个情感分类任务,那么怎么找出是哪些词对最终的分类有较为重要的影响呢?本文给出了一个较为直接的思路。
思路的原理很简单,因为我们是将RNN最后一步的状态向量(也就是绿色阴影所代表的向量)传递给后面的分类器进行分类的,因此最后一步的状态向量$\boldsymbol{h}_n$就是一个目标向量。而RNN是一个递推的过程,
更别致的词向量模型(一):simpler glove
By 苏剑林 | 2017-11-19 | 42848位读者 | 引用如果问我哪个是最方便、最好用的词向量模型,我觉得应该是word2vec,但如果问我哪个是最漂亮的词向量模型,我不知道,我觉得各个模型总有一些不足的地方。且不说试验效果好不好(这不过是评测指标的问题),就单看理论也没有一个模型称得上漂亮的。
本文讨论了一些大家比较关心的词向量的问题,很多结论基本上都是实验发现的,缺乏合理的解释,包括:
如果去构造一个词向量模型?
为什么用余弦值来做近义词搜索?向量的内积又是什么含义?
词向量的模长有什么特殊的含义?
为什么词向量具有词类比性质?(国王-男人+女人=女王)
得到词向量后怎么构建句向量?词向量求和作为简单的句向量的依据是什么?
这些讨论既有其针对性,也有它的一般性,有些解释也许可以直接迁移到对glove模型和skip gram模型的词向量性质的诠释中,读者可以自行尝试。
围绕着这些问题的讨论,本文提出了一个新的类似glove的词向量模型,这里称之为simpler glove,并基于斯坦福的glove源码进行修改,给出了本文的实现,具体代码在Github上。
果壳中的条件随机场(CRF In A Nutshell)
By 苏剑林 | 2017-11-25 | 115441位读者 | 引用本文希望用尽可能简短的语言把CRF(条件随机场,Conditional Random Field)的原理讲清楚,这里In A Nutshell在英文中其实有“导论”、“科普”等意思(霍金写过一本《果壳中的宇宙》,这里东施效颦一下)。
网上介绍CRF的文章,不管中文英文的,基本上都是先说一些概率图的概念,然后引入特征的指数公式,然后就说这是CRF。所谓“概率图”,只是一个形象理解的说法,然而如果原理上说不到点上,你说太多形象的比喻,反而让人糊里糊涂,以为你只是在装逼。(说到这里我又想怼一下了,求解神经网络,明明就是求一下梯度,然后迭代一下,这多好理解,偏偏还弄个装逼的名字叫“反向传播”,如果不说清楚它的本质是求导和迭代求解,一下子就说反向传播,有多少读者会懂?)
好了,废话说完了,来进入正题。
逐标签Softmax
CRF常见于序列标注相关的任务中。假如我们的模型输入为$Q$,输出目标是一个序列$a_1,a_2,\dots,a_n$,那么按照我们通常的建模逻辑,我们当然是希望目标序列的概率最大
$$P(a_1,a_2,\dots,a_n|Q)$$
不管用传统方法还是用深度学习方法,直接对完整的序列建模是比较艰难的,因此我们通常会使用一些假设来简化它,比如直接使用朴素假设,就得到
$$P(a_1,a_2,\dots,a_n|Q)=P(a_1|Q)P(a_2|Q)\dots P(a_n|Q)$$
现在可以用Keras玩中文GPT2了(GPT2_ML)
By 苏剑林 | 2020-03-16 | 95304位读者 | 引用前段时间留意到有大牛开源了一个中文的GPT2模型,是最大的15亿参数规模的,看作者给的demo,生成效果还是蛮惊艳的,就想着加载到自己的bert4keras来玩玩。不过早期的bert4keras整体架构写得比较“死”,集成多个不同的模型很不方便。前两周终于看不下去了,把bert4keras的整体结构重写了一遍,现在的bert4keras总能算比较灵活地编写各种Transformer结构的模型了,比如GPT2、T5等都已经集成在里边了。
GPT2科普
GPT,相信很多读者都听说过它了,简单来说,它就是一个基于Transformer结构的语言模型,源自论文《GPT:Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》,但它又不是为了做语言模型而生,它是通过语言模型来预训练自身,然后在下游任务微调,提高下游任务的表现。它是“Transformer + 预训练 + 微调”这种模式的先驱者,相对而言,BERT都算是它的“后辈”,而GPT2,则是GPT的升级版——模型更大,训练数据更多——模型最大版的参数量达到了15亿。
基于最小熵原理的NLP库:nlp zero
By 苏剑林 | 2018-05-31 | 104529位读者 | 引用陆陆续续写了几篇最小熵原理的博客,致力于无监督做NLP的一些基础工作。为了方便大家实验,把文章中涉及到的一些算法封装为一个库,供有需要的读者测试使用。
由于面向的是无监督NLP场景,而且基本都是NLP任务的基础工作,因此命名为nlp zero。
地址
Github: https://github.com/bojone/nlp-zero
Pypi: https://pypi.org/project/nlp-zero/
可以直接通过
pip install nlp-zero==0.1.6
进行安装。整个库纯Python实现,没有第三方调用,支持Python2.x和3.x。
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