对比学习 RDrop: Regularized Dropout

2021-12-16 本文已影响0人 ad110fe9ec46

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背景

今天给大家讲一点轻松又有用的：5行代码实现的对比学习，效果超好！

其实我特别喜欢这类方法，足够简单明了，背后的思想也足够深刻，效果立竿见影。

嗯，听起来都像彩虹屁。

对比学习，最近比较火的一个方向，属于自监督的一种，其基本的思想是，不引入额外的标注数据，利用数据本身，在学习中的一些其他角度的监督信号，进行神经网络学习。对比学习，侧重对比两字，即数据的利用是利用样本间的对比来实现的。

加上5行代码

看看今天的主角Rdrop吧。

实现特别简单。让我说，这篇论文，放这5行代码，让大家去背后猜他的思想，也足够了。

好了，现在揭晓这5行代码。

#训练过程上下文ce = CrossEntropyLoss(reduction='none')
kld = nn.KLDivLoss(reduction='none')
logits1 = model(input)
logits2 = model(input)
#下面是训练过程中对比学习的核心实现！！！！
kl_weight = 0.5 #对比loss权重ce_loss = (ce(logits1, target) + ce(logits2, target)) / 2
kl_1 = kld(F.log_softmax(logits1, dim=-1), F.softmax(logits2, dim=-1)).sum(-1)
kl_2 = kld(F.log_softmax(logits2, dim=-1), F.softmax(logits1, dim=-1)).sum(-1)
loss = ce_loss + kl_weight * (kl_1 + kl_2) / 2

原理讲解

仔细看看，他干了一件什么事呢？

大家都知道，在训练阶段。dropout是开启的，你多次推断dropout是有随机性的。

模型如果鲁棒的话，你同一个样本，即使推断时候，开着dropout，结果也应该差不多。好了，那么它的原理也呼之欲出了。用一张图来形容就是：

图片

随便你怎么踹(dropout)，本AI稳如老狗。

KLD loss是衡量两个分布的距离的，所以说他就是在原始的loss上，加了一个loss，这个loss刻画了模型经过两次推断，抵抗因dropout造成扰动的能力。

后话

是不是特别简单！

Rdrop其实和美团发那个ConSERT有点像，但是，Rdrop更简单，更干净，效果也不分伯仲(其实略好。ConSERT的对其他制造扰动的实验更充分一点，虽然我觉得人家可能试过了，又去掉了，只留下这5行代码。

这种论文给人一种为什么我就没想到的感觉，是我最喜欢的一类论文。

最后，苏剑林的博客里补充了很多实验和想法。大家可以去观摩一下，在中文数据集上补充了实验验证了效果。

引用

Yan Y, Li R, Wang S, et al. ConSERT: A Contrastive Framework for Self-Supervised Sentence Representation Transfer[J]. arXiv preprint arXiv:2105.11741, 2021.
Liang X, Wu L, Li J, et al. R-drop: regularized dropout for neural networks[J]. arXiv preprint arXiv:2106.14448, 2021.
苏剑林 https://spaces.ac.cn/archives/8496