寫在前面

文本分類是NLP中一個非常重要的任務(wù)，也是非常適合入坑NLP的第一個完整項目。

文本分類看似簡單，但實則里面有好多門道。作者水平有限，只能將平時用到的方法和trick在此做個記錄和分享，并且盡可能提供給出簡潔、清晰的代碼實現(xiàn)。希望各位看官都能有所收獲。

本文主要討論文本分類中處理樣本不均衡和提升模型魯棒性的trick。

1. 緩解樣本不均衡

樣本不均衡現(xiàn)象

假如我們要實現(xiàn)一個新聞?wù)?fù)面判斷的文本二分類器，負(fù)面新聞的樣本比例較少，可能2W條新聞有100條甚至更少的樣本屬于負(fù)例。這種現(xiàn)象就是樣本不均衡。

在樣本不均衡場景下，樣本會呈現(xiàn)一個長尾分布（如圖中所示會出現(xiàn)長長的尾巴），頭部的標(biāo)簽包含了大量的樣本，而尾部的標(biāo)簽擁有很少的樣本，這種現(xiàn)象也叫長尾現(xiàn)象。岔開說下，聽過二八定律的人大多知道長尾現(xiàn)象其實很普遍，比如80%的財富掌握在20%的人手中。

樣本不均衡問題

樣本不均衡會帶來很多問題。模型訓(xùn)練的本質(zhì)是最小化損失函數(shù)，當(dāng)某個類別的樣本數(shù)量非常龐大，損失函數(shù)的值大部分被其所影響，導(dǎo)致的結(jié)果就是模型分類會傾向于該類別（樣本量較大的類別）。

咱拿上面文本分類的例子來說明。現(xiàn)在有2W條用戶搜索的樣本，其中100條是負(fù)面新聞，即負(fù)樣本，那么當(dāng)模型全部將樣本預(yù)測為正例，也能得到 99.5% 的準(zhǔn)確率。但實際上這個模型跟盲猜沒什么區(qū)別，而我們的目的是讓模型能夠正確的區(qū)分正例和負(fù)例。

1.1 模型層面解決樣本不均衡

在模型層面解決樣本不均衡問題，可以選擇加入 Focal Loss 學(xué)習(xí)難學(xué)樣本，具體原理可以參考文章《何愷明大神的「Focal Loss」，如何更好地理解？》[1]。

1.1.1 Focal Loss pytorch代碼實現(xiàn)

classFocalLoss(nn.Module):
"""Multi-classFocallossimplementation"""
def__init__(self,gamma=2,weight=None,reduction='mean',ignore_index=-100):
super(FocalLoss,self).__init__()
self.gamma=gamma
self.weight=weight
self.ignore_index=ignore_index
self.reduction=reduction

defforward(self,input,target):
"""
input:[N,C]
target:[N,]
"""
log_pt=torch.log_softmax(input,dim=1)
pt=torch.exp(log_pt)
log_pt=(1-pt)**self.gamma*log_pt
loss=torch.nn.functional.nll_loss(log_pt,target,self.weight,reduction=self.reduction,ignore_index=self.ignore_index)
returnloss

代碼鏈接：blog_code/nlp/focal_loss.py[2]

1.2 數(shù)據(jù)層面解決樣本不均衡

假如我們的正樣本只有100條，而負(fù)樣本可能有1W條。如果不采取任何策略，那么我們就是使用這1.01W條樣本去訓(xùn)練模型。從數(shù)據(jù)層面解決樣本不均衡的問題核心是通過人為控制正負(fù)樣本的比例，分成欠采樣和過采樣兩種。

1.2.1 欠采樣

簡單隨機

欠采樣的基本做法是這樣的，現(xiàn)在我們的正負(fù)樣本比例為1:100。如果我們想讓正負(fù)樣本比例不超過1:10，那么模型訓(xùn)練的時候數(shù)量比較少的正樣本也就是100條全部使用，而負(fù)樣本隨機挑選1000條。

通過這樣人為的方式，我們把樣本的正負(fù)比例強行控制在了1:10。需要注意的是，這種方式存在一個問題：為了強行控制樣本比例我們生生的舍去了那9000條負(fù)樣本，這對于模型來說是莫大的損失。

迭代預(yù)分類

相比于簡單的對負(fù)樣本隨機采樣的欠采樣方法，實際工作中更推薦使用迭代預(yù)分類的方式來采樣負(fù)樣本。具體流程如下圖所示：

首先我們會使用全部的正樣本和從負(fù)例候選集中隨機采樣一部分負(fù)樣本（這里假如是100條）去訓(xùn)練第一輪分類器；

然后用第一輪分類器去預(yù)測負(fù)例候選集剩余的9900條數(shù)據(jù)，把9900條負(fù)例中預(yù)測為正例的樣本（也就是預(yù)測錯誤的樣本）再隨機采樣100條和第一輪訓(xùn)練的數(shù)據(jù)放到一起去訓(xùn)練第二輪分類器；

同樣的方法用第二輪分類器去預(yù)測負(fù)例候選集剩余的9800條數(shù)據(jù)，直到訓(xùn)練的第N輪分類器可以全部識別負(fù)例候選集，這就是使用迭代預(yù)分類的方式進行欠采樣。

相比于隨機欠采樣來說，迭代預(yù)分類的欠采樣方式能最大限度地利用負(fù)樣本中差異性較大的負(fù)樣本，從而在控制正負(fù)樣本比例的基礎(chǔ)上采樣出了最有代表意義的負(fù)樣本。

欠采樣的方式整體來說或多或少的會損失一些樣本，對于那些需要控制樣本量級的場景下比較合適。如果沒有嚴(yán)格控制樣本量級的要求那么下面的過采樣可能會更加適合你。

1.2.2 過采樣

過采樣和欠采樣比較類似，都是人工干預(yù)控制樣本的比例，不同的是過采樣不會損失樣本。

還拿上面的例子，現(xiàn)在有正樣本100條，負(fù)樣本1W條，最簡單的過采樣方式是我們使用全部的負(fù)樣本1W條。但是，為了維持正負(fù)樣本比例，我們會從正樣本中有放回的重復(fù)采樣，直到獲取了1000條正樣本，也就是說有些正樣本可能會被重復(fù)采樣到，這樣就能保持1:10的正負(fù)樣本比例了。這是最簡單的過采樣方式，這種方式可能會存在嚴(yán)重的過擬合。

實際的場景中會通過樣本增強的技術(shù)來增加正樣本。

2. 提升模型魯棒性

提升模型魯棒性的方法有很多，其中對抗訓(xùn)練、知識蒸餾、防止模型過擬合和多模型融合是常見的穩(wěn)定提升方式。

2.1 對抗訓(xùn)練

對抗訓(xùn)練是一種能有效提高模型魯棒性和泛化能力的訓(xùn)練手段，其基本原理是通過在原始輸入上增加對抗擾動，得到對抗樣本，再利用對抗樣本進行訓(xùn)練，從而提高模型的表現(xiàn)。

由于自然語言文本是離散的，一般會把對抗擾動添加到嵌入層上。為了最大化對抗樣本的擾動能力，利用梯度上升的方式生成對抗樣本。為了避免擾動過大，將梯度做了歸一化處理。

其中， 為嵌入向量。在實際訓(xùn)練過程中，我們會在訓(xùn)練完一個batch的原始輸入數(shù)據(jù)時，保存當(dāng)前batch對輸入詞向量的梯度，得到對抗樣本后，再使用對抗樣本進行對抗訓(xùn)練。

2.1.1 對抗訓(xùn)練pytorch代碼實現(xiàn)

class FGM():
    def __init__(self, model):
        self.model = model
        self.backup = {}

    def attack(self, epsilon=1., emb_name='emb'):
        for name, param in self.model.named_parameters():
            if param.requires_grad and emb_name in name:
                self.backup[name] = param.data.clone()
                norm = torch.norm(param.grad) 
                if norm != 0:
                    r_at = epsilon * param.grad / norm
                    param.data.add_(r_at)

    def restore(self, emb_name='emb'):
        for name, param in self.model.named_parameters():
            if param.requires_grad and emb_name in name: 
                assert name in self.backup
                param.data = self.backup[name]
        self.backup = {}

訓(xùn)練中加入幾行代碼

# 初始化
fgm = FGM(model)
for batch_input, batch_label in data:
  # 正常訓(xùn)練
  loss = model(batch_input, batch_label)
  loss.backward() 
  # 對抗訓(xùn)練
  fgm.attack() # 修改embedding
  # optimizer.zero_grad() # 梯度累加，不累加去掉注釋
  loss_sum = model(batch_input, batch_label)
  loss_sum.backward() # 累加對抗訓(xùn)練的梯度
  fgm.restore() # 恢復(fù)Embedding的參數(shù)

  optimizer.step()
  optimizer.zero_grad()

代碼鏈接：blog_code/nlp/at.py [3]

2.2 知識蒸餾

與對抗訓(xùn)練類似，知識蒸餾也是一種常用的提高模型泛化能力的訓(xùn)練方法。

知識蒸餾這個概念最早由Hinton在2015年提出。一開始，知識蒸餾通往往應(yīng)用在模型壓縮方面，利用訓(xùn)練好的復(fù)雜模型（teacher model）輸出作為監(jiān)督信號去訓(xùn)練另一個簡單模型（student model），從而將teacher學(xué)習(xí)到的知識遷移到student。

Tommaso在18年提出，若student和teacher的模型完全相同，蒸餾后則會對模型的表現(xiàn)有一定程度上的提升。

2.3 防止模型過擬合

2.3.1 正則化

L1和L2正則化

L1正則化可以得到稀疏解，L2正則化可以得到平滑解，原因參考文章《為什么L1稀疏，L2平滑？》[4]。

2.3.2 Dropout

Dropout是指在深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中，對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元，按照一定的概率將其暫時從網(wǎng)絡(luò)中丟棄。

Dropout為什么能防止過擬合，可以通過以下幾個方面來解釋：

它強迫一個神經(jīng)單元，和隨機挑選出來的其他神經(jīng)單元共同工作，達(dá)到好的效果。消除減弱了神經(jīng)元節(jié)點間的聯(lián)合適應(yīng)性，增強了泛化能力；

類似于bagging的集成效果；

對于每一個dropout后的網(wǎng)絡(luò)，進行訓(xùn)練時，相當(dāng)于做了Data Augmentation，因為，總可以找到一個樣本，使得在原始的網(wǎng)絡(luò)上也能達(dá)到dropout單元后的效果。比如，對于某一層，dropout一些單元后，形成的結(jié)果是(1.5,0,2.5,0,1,2,0)，其中0是被drop的單元，那么總能找到一個樣本，使得結(jié)果也是如此。這樣，每一次dropout其實都相當(dāng)于增加了樣本。

Dropout在測試時，并不會隨機丟棄神經(jīng)元，而是使用全部所有的神經(jīng)元，同時，所有的權(quán)重值都乘上1-p，p代表的是隨機失活率。

2.3.3 數(shù)據(jù)增強

數(shù)據(jù)增強即需要得到更多的符合要求的數(shù)據(jù)，即和已有的數(shù)據(jù)是獨立同分布的，或者近似獨立同分布的。一般有以下方法：

1)從數(shù)據(jù)源頭采集更多數(shù)據(jù)；

2)復(fù)制原有數(shù)據(jù)并加上隨機噪聲；

3)重采樣；

4)根據(jù)當(dāng)前數(shù)據(jù)集估計數(shù)據(jù)分布參數(shù)，使用該分布產(chǎn)生更多數(shù)據(jù)等。

2.3.4 Early stopping

在模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集迭代收斂之前停止迭代來防止過擬合。因為在初始化網(wǎng)絡(luò)的時候一般都是初始為較小的權(quán)值，訓(xùn)練時間越長，部分網(wǎng)絡(luò)權(quán)值可能越大。如果我們在合適時間停止訓(xùn)練，就可以將網(wǎng)絡(luò)的能力限制在一定范圍內(nèi)。

2.3.5 交叉驗證

交叉驗證的基本思想就是將原始數(shù)據(jù)進行分組，一部分做為訓(xùn)練集來訓(xùn)練模型，另一部分做為測試集來評價模型。我們常用的交叉驗證方法有簡單交叉驗證、S折交叉驗證和留一交叉驗證。

2.3.6 Batch Normalization

一種非常有用的正則化方法，可以讓大型的卷積網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度加快很多倍，同時收斂后分類的準(zhǔn)確率也可以大幅度的提高。

BN在訓(xùn)練某層時，會對每一個mini-batch數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化(normalization)處理,使輸出規(guī)范到 的正態(tài)分布，減少了Internal convariate shift(內(nèi)部神經(jīng)元分布的改變)，傳統(tǒng)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練是每一層的輸入的分布都在改變,因此訓(xùn)練困難,只能選擇用一個很小的學(xué)習(xí)速率，但是每一層用了BN后,可以有效的解決這個問題，學(xué)習(xí)速率可以增大很多倍。

2.3.7 選擇合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

通過減少網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、神經(jīng)元個數(shù)、全連接層數(shù)等降低網(wǎng)絡(luò)容量。

3.多模型融合

Baggging &Boosting，將弱分類器融合之后形成一個強分類器，而且融合之后的效果會比最好的弱分類器更好，三個臭皮匠頂一個諸葛亮。