Вопрос или проблема
В двухслойных персептронах, которые скользят по словам текста, таких как word2vec и fastText, высоты скрытых слоев могут быть произведением двух случайных переменных, таких как позиционные эмбеддинги и эмбеддинги слов (Mikolov et al. 2017, Раздел 2.2): $$v_c = \sum_{p\in P} d_p \odot u_{t+p}$$ Однако мне неясно, как лучше всего инициализировать эти две переменные.
Когда для весов скрытого слоя используются только эмбеддинги слов, word2vec и fastText инициализируют их значениями $\mathcal{U}(-1 / \text{fan_out}; 1 / \text{fan_out})$. Когда используется произведение двух случайных переменных, мы можем:
-
инициализировать первую переменную единицами, а вторую переменную значениями $\mathcal{U}(-1 / \text{fan_out}; 1 / \text{fan_out})$: Это бы сохранило распределение весов, но градиенты ко второй переменной были бы слишком большими.
-
инициализировать переменные с 2-фактором $\mathcal{U}(0, 1)$:
и затем изменить масштаб их произведения на $[-1 / \text{fan_out}; 1 / \text{fan_out}]$. Это бы сохранило распределение весов, но увеличило бы градиенты для обеих переменных, так как теперь они обе инициализированы единицами или близкими к единицам значениями.
Я буду признателен за любые идеи и указатели на существующие исследования в этом направлении.
Наиболее полезные способы инициализации весов модели эмбеддинга — это либо случайным образом, либо с использованием уже существующих весов. Если выбрана случайная инициализация весов, образцы должны находиться между 0 и 1.
Ответ или решение
Инициализация весов в нейронных сетях, особенно когда используются многомерные эмбеддинги, такие как в моделях word2vec и fastText, представляет собой важную задачу, так как она может значительно повлиять на эффективность обучения. В случае, когда скрытые слои зависят от произведения нескольких переменных, правильный выбор инициализации весов могут сыграть ключевую роль.
Идеи по инициализации весов
-
Инициализация случайными значениями из распределения:
- Один из распространенных подходов — инициализировать веса случайными значениями из равномерного распределения, например, $\mathcal{U}(-1 / \text{fan_out}; 1 / \text{fan_out})$. Такой подход хорошо работает для обычных весов, однако когда веса представляют собой произведение двух переменных, необходимо учитывать, что такая инициализация может привести к тому, что градиенты будут слишком большими для второго переменного веса, как вы и отметили.
-
Инициализация с использованием единиц:
- Можно использовать первую переменную, инициализировав ее как единичные векторы, а вторую — распределением $\mathcal{U}(-1 / \text{fan_out}; 1 / \text{fan_out})$. Это сохранит распределение весов для второго переменного, но градиенты для него могут стать чрезмерно большими, что приведет к нестабильности обучения.
-
Двухфакторная инициализация:
- Другой подход заключается в инициализации обеих переменных с использованием двухфакторного распределения, как вы упомянули, например, $\mathcal{U}(0, 1)$. После этого произведение может быть масштабировано до диапазона $[-1 / \text{fan_out}; 1 / \text{fan_out}]$. Этот подход позволяет сохранить распределение весов, но также может увеличить градиенты для обеих переменных.
Рекомендации
-
Предварительное обучение: Если это возможно, использовать предварительно обученные эмбеддинги, такие как GloVe или предобученные модели fastText для инициализации весов. Это может значительно ускорить процесс сходимости и повысить качество модели.
-
Тестирование различных инициализаций: Так как каждый случай может быть уникальным, важно протестировать несколько различных способов инициализации на валидационном наборе данных, чтобы найти наиболее подходящий вариант для вашей конкретной задачи.
-
Финансовая устойчивость: Также учитывайте возможность использования методов, таких как Batch Normalization или Layer Normalization, которые могут помочь в стабилизации обучения и уменьшении проблем, связанных с инициализацией весов.
Заключение
Правильная инициализация весов является критически важной для обучения глубоких моделей, особенно когда они используют сложные структуры, такие как произведения нескольких переменных. Следует учитывать не только основные регуляции, применяемые к степеням свободы весов, но и адаптировать стратегию инициализации под специфику вашей задачи. Надеюсь, эти рекомендации помогут вам в дальнейшем исследовании и разработке моделей на основе многомерных эмбеддингов.