科学空间|Scientific Spaces

昨天群里大家讨论到了$n$维向量的一些反直觉现象，其中一个话题是“一般$n$维空间下两个随机向量几乎都是垂直的”，这就跟二维/三维空间的认知有明显出入了。要从理论上认识这个结论，我们可以考虑两个随机向量的夹角$\theta$分布，并算算它的均值方差。

概率密度

首先，我们来推导$\theta$的概率密度函数。呃，其实也不用怎么推导，它是$n$维超球坐标的一个直接结论。

要求两个随机向量之间的夹角分布，很显然，由于各向同性，所以我们只需要考虑单位向量，而同样是因为各向同性，我们只需要固定其中一个向量，考虑另一个向量随机变化。不是一般性，考虑随机向量为
\begin{equation}\boldsymbol{x}=(x_1,x_2,\dots,x_n)\end{equation}
而固定向量为
\begin{equation}\boldsymbol{y}=(1,0,\dots,0)\end{equation}

点击阅读全文...

本文标题看起来有点“标题党”了，不过所作改动放到bert4keras框架下，确实是一行代码的变动，至于是否有提升，这个笔者不敢打包票，不过测了几个算是比较有代表性的任务，均显示持平甚至有提升，所以标题说的也基本是事实。

那究竟是什么改动呢？其实一句话也能讲清楚：

在下游任务中，放弃albert的权重共享的约束，也就是把albert当bert用。

具体思路细节，请接着看下去～

点击阅读全文...

当前，说到深度学习中的对抗，一般会有两个含义：一个是生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN），代表着一大类先进的生成模型；另一个则是跟对抗攻击、对抗样本相关的领域，它跟GAN相关，但又很不一样，它主要关心的是模型在小扰动下的稳健性。本博客里以前所涉及的对抗话题，都是前一种含义，而今天，我们来聊聊后一种含义中的“对抗训练”。

本文包括如下内容：

1、对抗样本、对抗训练等基本概念的介绍；

2、介绍基于快速梯度上升的对抗训练及其在NLP中的应用；

3、给出了对抗训练的Keras实现（一行代码调用）；

4、讨论了对抗训练与梯度惩罚的等价性；

5、基于梯度惩罚，给出了一种对抗训练的直观的几何理解。

点击阅读全文...

（注：本文的相关内容已整理成论文《ZLPR: A Novel Loss for Multi-label Classification》，如需引用可以直接引用英文论文，谢谢。）

一般来说，在处理常规的多分类问题时，我们会在模型的最后用一个全连接层输出每个类的分数，然后用softmax激活并用交叉熵作为损失函数。在这篇文章里，我们尝试将“Softmax+交叉熵”方案推广到多标签分类场景，希望能得到用于多标签分类任务的、不需要特别调整类权重和阈值的loss。

类别不平衡

单标签到多标签

一般来说，多分类问题指的就是单标签分类问题，即从$n$个候选类别中选$1$个目标类别。假设各个类的得分分别为$s_1,s_2,
\dots,s_n$，目标类为$t\in\{1,2,\dots,n\}$，那么所用的loss为
\begin{equation}-\log \frac{e^{s_t}}{\sum\limits_{i=1}^n e^{s_i}}= - s_t + \log \sum\limits_{i=1}^n e^{s_i}\label{eq:log-softmax}\end{equation}
这个loss的优化方向是让目标类的得分$s_t$变为$s_1,s_2,\dots,s_t$中的最大值。关于softmax的相关内容，还可以参考《寻求一个光滑的最大值函数》、《函数光滑化杂谈：不可导函数的可导逼近》等文章。

点击阅读全文...

GELU，全称为Gaussian Error Linear Unit，也算是RELU的变种，是一个非初等函数形式的激活函数。它由论文《Gaussian Error Linear Units (GELUs)》提出，后来被用到了GPT中，再后来被用在了BERT中，再再后来的不少预训练语言模型也跟着用到了它。随着BERT等预训练语言模型的兴起，GELU也跟着水涨船高，莫名其妙地就成了热门的激活函数了。

gelu函数图像

在GELU的原始论文中，作者不仅提出了GELU的精确形式，还给出了两个初等函数的近似形式，本文来讨论它们是怎么得到的。

点击阅读全文...

百度的“2020语言与智能技术竞赛”开赛了，今年有五个赛道，分别是机器阅读理解、推荐任务对话、语义解析、关系抽取、事件抽取。每个赛道中，主办方都给出了基于PaddlePaddle的baseline模型，这里笔者也基于bert4keras给出其中三个赛道的个人baseline，从中我们可以看到用bert4keras搭建baseline模型的方便快捷与简练。

地址：https://github.com/bojone/lic2020_baselines

思路简析

这里简单分析一下这三个赛道的任务特点以及对应的baseline设计。

点击阅读全文...

不少读者最近可能留意到了公众号文章《BERT重计算：用22.5%的训练时间节省5倍的显存开销（附代码）》，里边介绍了一个叫做“重计算”的技巧，简单来说就是用来省显存的方法，让平均训练速度慢一点，但batch_size可以增大好几倍。该技巧首先发布于论文《Training Deep Nets with Sublinear Memory Cost》，其实在2016年就已经提出了，只不过似乎还没有特别流行起来。

探索

公众号文章提到该技巧在pytorch和paddlepaddle都有原生实现了，但tensorflow还没有。但事实上从tensorflow 1.8开始，tensorflow就已经自带了该功能了，当时被列入了tf.contrib这个子库中，而从tensorflow 1.15开始，它就被内置为tensorflow的主函数之一，那就是tf.recompute_grad。

找到tf.recompute_grad之后，笔者就琢磨了一下它的用法，经过一番折腾，最终居然真的成功地用起来了，居然成功地让batch_size从48增加到了144！然而，在继续整理测试的过程中，发现这玩意居然在tensorflow 2.x是失效的...于是再折腾了两天，查找了各种资料并反复调试，最终算是成功地补充了这一缺陷。

最后是笔者自己的开源实现：

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

该实现已经内置在bert4keras中，使用bert4keras的读者可以升级到最新版本（0.7.5+）来测试该功能。

点击阅读全文...

这篇文章简单介绍一个叫做AdaX的优化器，来自《AdaX: Adaptive Gradient Descent with Exponential Long Term Memory》。介绍这个优化器的原因是它再次印证了之前在《AdaFactor优化器浅析（附开源实现）》一文中提到的一个结论，两篇文章可以对比着阅读。

Adam & AdaX

AdaX的更新格式是
\begin{equation}\left\{\begin{aligned}&g_t = \nabla_{\theta} L(\theta_t)\\
&m_t = \beta_1 m_{t-1} + \left(1 - \beta_1\right) g_t\\
&v_t = (1 + \beta_2) v_{t-1} + \beta_2 g_t^2\\
&\hat{v}_t = v_t\left/\left(\left(1 + \beta_2\right)^t - 1\right)\right.\\
&\theta_t = \theta_{t-1} - \alpha_t m_t\left/\sqrt{\hat{v}_t + \epsilon}\right.
\end{aligned}\right.\end{equation}
其中$\beta_2$的默认值是$0.0001$。对了，顺便附上自己的Keras实现：https://github.com/bojone/adax

点击阅读全文...