Вопрос или проблема
Может кто-нибудь указать мне на статью, в которой объясняется, как проходит обучение модели в Seq2Seq? Я знаю, что используется “Teacher Forcing”, но то, что я нашел до сих пор, недостаточно подробно. Больше всего меня смущает, где проходит обучение? Обратное распространение ошибки возвращается к кодировщику?
Любая информация по этому поводу будет очень ценна. Спасибо!
Часть об обратном распространении —————————
Больше всего меня смущает, где проходит обучение? Обратное распространение ошибки возвращается к кодировщику?
Да, обратное распространение происходит от потерь, рассчитанных по выходу декодера, обратно к весам кодировщика. Это проиллюстрировано в этом учебнике PyTorch, где вы видите, как потери, рассчитанные по выходу декодера, используются для обновления параметров кодировщика:
loss = 0
(...)
loss += criterion(decoder_output, target_tensor[di])
(...)
loss += criterion(decoder_output, target_tensor[di])
(...)
loss.backward()
encoder_optimizer.step()
decoder_optimizer.step()
Часть о Teacher Forcing —————————
Я знаю, что используется “Teacher Forcing”, но то, что я нашел до сих пор, недостаточно подробно.
Teacher forcing предполагает, в большинстве случаев, балансировку между 1) подачей предсказанного выхода предыдущего временного шага в декодер в качестве входных данных декодера для предсказания следующего временного шага 2) подачей истинного значения, игнорируя возможно неправильный предсказанный выход, отсюда термин “teacher forcing”. Теперь, какова мотивация этой стратегии обучения? Она позволяет ускорить обучение seq2seq. Как отмечается в том же учебнике PyTorch:
“Учебное принуждение” — это концепция использования истинных целевых выходов в качестве каждого следующего входа, вместо использования предположения декодера в качестве следующего входа. Использование учебного принуждения приводит к более быстрому сходимости, но когда обученная сеть используема, она может демонстрировать нестабильность.
Учебник также упоминает, как контролировать, сколько учебного принуждения должно происходить во время обучения с помощью специального гиперпараметра:
Увеличьте teacher_forcing_ratio, чтобы использовать его больше.
Более подробную информацию о teacher forcing и его связи с максимальным правдоподобием можно найти в Главе 10 отличной Книги по глубокому обучению Гудфеллоу, Бенджио и Курвиля, раздел 10.2.1:
Мы изначально обосновали teacher forcing как способ избежать обратного распространения во времени в моделях, которые не имеют скрытых связей. Teacher forcing всё еще может применяться к моделям, которые имеют скрытые связи, пока они имеют соединения от выхода на одном временном шаге к значениям, вычисленным на следующем временном шаге. Однако, как только скрытые единицы становятся функцией предыдущих временных шагов, алгоритм BPTT становится необходимым. Следовательно, некоторые модели могут быть обучены как с teacher forcing, так и с BPTT. Недостаток строгого teacher forcing проявляется, если сеть будет позже использоваться в закрытом режиме, когда выходы сети (или выборки из выходного распределения) подаются обратно в качестве входа. В этом случае входные данные, которые сеть видит во время обучения, могут сильно отличаться от тех, которые она увидит во время тестирования. Один из способов сгладить эту проблему — обучать как с принуждаемыми входами, так и с входами в свободном режиме, например, предсказывая правильную цель на несколько шагов вперед через развернутые пути выходов рекуррентной сети к входу. Таким образом сеть может научиться учитывать входные условия (такие, как те, которые она сама генерирует в режиме свободного запуска), не виденные во время обучения, и как сопоставить состояние с тем, которое заставит сеть генерировать правильные выходы через несколько шагов. Другой подход (Бенджио и др., 2015b) для уменьшения разрыва между входами, виденными во время обучения, и входами, виденными во время тестирования, случайным образом выбирает, использовать сгенерированные значения или реальные данные в качестве входа. Этот подход использует стратегию поэтапного обучения, чтобы постепенно использовать больше сгенерированных значений в качестве входа.
Таким образом, teacher_forcing_ratio учебника PyTorch, упомянутого ранее, соответствует последнему подходу, рассмотренному в приведённом абзаце, где во время обучения мы случайным образом выбираем, передавать ли декодеру истинное значение или предсказанный выход на основе заранее установленного соотношения.
Вы можете проверить страницу на Medium, https://link.medium.com/iolQKIWawX. Вы также можете получить более подробные страницы на самом Medium, ссылка включает ссылки на них.
Ответ или решение
Модели Seq2Seq: Обучение Энкодера и Декодера
Модели последовательности в последовательность, известные как Seq2Seq, представляют собой мощный инструмент для решения задач, связанных с обработкой последовательностей, таких как машинный перевод, генерация текста и многие другие. В этом ответе мы детально рассмотрим процесс обучения подобных моделей, уделяя особое внимание взаимосвязи между энкодером и декодером, методологии обучения и использованию техники «учительская подстановка» (teacher forcing).
Основы архитектуры Seq2Seq
Модель Seq2Seq обычно состоит из двух основных компонентов: энкодера и декодера. Энкодер принимает входную последовательность и преобразует ее в векторное представление, которое затем передается декодеру. Декодер, в свою очередь, генерирует выходную последовательность на основе векторного представления, полученного от энкодера.
- Энкодер: преобразует входные данные в контекстное векторное представление.
- Декодер: использует это представление для предсказания следующего элемента последовательности.
Обучение модели
Обучение модели Seq2Seq включает в себя несколько этапов, в первую очередь связанное с вычислением потерь и последующей оптимизацией параметров. Параметры обучаются с использованием метода обратного распространения ошибки (backpropagation) на основе рассчитанной функции потерь, сравнивающей предсказания декодера с истинными целевыми значениями.
Обратное распространение ошибки
Да, обратное распространение действительно происходит как от декодера к энкодеру. После того как декодер производит выходные данные, вычисляется функция потерь (например, кросс-энтропийная ошибка). Затем, используя метод loss.backward(), градиенты вычисляются как для декодера, так и для энкодера.
Вот краткая последовательность:
- Предсказание выходных данных декодером.
- Вычисление потерь: потери рассчитываются на основе выходных данных декодера и истинных целевых выходов.
- Обратное распространение: вызов
loss.backward()для вычисления градиентов. - Обновление параметров: оптимизаторы
encoder_optimizer.step()иdecoder_optimizer.step()обновляют как параметры энкодера, так и декодера.
Учительская подстановка (Teacher Forcing)
Одной из ключевых техник, используемых в обучении Seq2Seq, является «учительская подстановка». Этот метод применяет истинные целевые значения на каждом шаге декодирования, а не предсказанные значения, что позволяет значительно ускорить процесс обучения. Однако это также может создать проблемы во время тестирования, так как модель может не быть подготовлена к работе в условиях, когда последующие предсказания являются входными данными.
- Преимущества: «учительская подстановка» ускоряет сходимость модели, позволяя декодеру лучше учиться.
- Недостатки: В тестовой фазе модель может столкнуться с нестабильной производительностью, если входы векторного представления не соответствуют тому, что она встречала во время обучения.
Чтобы оптимизировать использование «учительской подстановки», применяется параметр, известный как teacher_forcing_ratio, который регулирует соотношение между использованием истинных значений и предсказанными значениями в качестве входов для декодера.
Заключение
Модели Seq2Seq с использованием «учительской подстановки» остаются актуальным и мощным методом в области обработки последовательностей. Хотя тренировка обеих составляющих, энкодера и декодера, очень важна, внимание к их взаимодействию и методам обучения может существенно повлиять на конечную производительность модели. Использование и контроль параметра teacher_forcing_ratio помогают справиться с недостатками метода и обеспечивают более стабильное поведение модели на этапе тестирования.
Как вы можете увидеть, понимание процессов, происходящих в модели Seq2Seq, включая обучение энкодера и декодера, а также применение методов обучения, таких как «учительская подстановка», является центральным моментом для достижения успеха в вашей задаче.