The State of Transfer Learning in NLP and Beyond
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
在自然语言处理（NLP）领域中，在深度学习热潮的影响下，基于深度神经网络（DNN）的方法已获得了广泛的应用，在包括文本分类、命名实体识别以及机器翻译等多个领域均有显著表现。为了使这些模型展现出良好的性能通常需要依赖大量的高质量训练数据；然而由于这些数据往往是海量的这一特点带来了挑战性需求：如何有效利用现有的模型实现对新任务的快速迁移成为一个关键研究方向。近期微软亚洲研究院团队与Google Brain团队共同提出了一种新的概念即通过现有模型参数进行精细微调的方式实现知识迁移从而显著提升了模型适应新任务的能力这一技术逐渐受到了广泛关注并引发了学术界与产业界的广泛关注
那么Transfer Learning又有哪些具体的优势呢？就目前而言,涵盖的主要方向包括以下几个方面:
在性能方面得到显著提升：因为所使用的模型参数数量相对较少，在这种情况下，我们能够通过利用现有模型的预训练参数来降低训练所需的时间成本，并且大幅提升了准确率和效率。
- 数据规模缩减：当原始数据集规模较小时，在暂且不考虑迁移学习的影响下，在这种情况下仍能达到相当高的准确率。
全连接训练模式：基于已有的预训练模型参数进行初始化后，在无需额外耗费大量的人力物力用于特征提取与模型微调的情况下，实现了全自动化流程。
多样性的迁移：现有模型的参数能够被迁移到其他领域/应用中，并有助于增强其适应能力的同时无需对模型进行重新训练即可实现预期效果。
2. 基本概念与术语
2.1 Transfer Learning
Transfer Learning属于一种机器学习技术，在现有的预训练模型基础上进行微调或重新训练一个新的模型。简而言之，则是利用一些预先训练好的且固定权值的模型模块作为基础，在此基础上添加新的模块来构建一个全新的结构。其中通常指神经网络架构中的初始部分——如卷积层和全连接层等关键组件。而微调过程则涉及对这些基础模块参数的更新以适应当前的任务需求，并最终实现较好的性能表现
2.2 Pre-trained model
Pre-trained model属于某一特定领域中的模型，在机器学习与深度学习中尤为重要。例如，在图像分类领域中常见的预训练模型包括AlexNet和ResNet等。这些模型通常由大量训练数据与强大的计算资源构成，并经过优化处理后展现出良好的泛化性能。基于这些预训练的模型能够有效提取出一些有用的特征向量（feature vectors），从而为后续的任务提供便利支持而不必从零开始进行繁琐的重新训练工作。使用预训练的模型通常能带来显著的优势与效率提升，并有助于提升整体系统的性能表现
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减少所需的数据量：通常情况下，在许多领域中仅需少量数据即可建立一个有效模型。然而，在自行训练数据集时，则是一项费时的工作。因此，“通过使用现成的预训练模型”，我们可以大幅缩短所需时间。
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提升效率：相比于从头训练，借助预训练模型可以大大提升训练效率。
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更高的泛化性能：该预训练模型表现出卓越的泛化性能，在经过多组不同数据集上的测试后，同样能够有效地应用于其他各类任务。
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可重复性：其训练参数通常被设定为固定值，并且可以通过这种方式使得预 trained 模型能够方便地被重新利用以避免 model 过度依赖 training data 而导致 prediction capability 的下降。
2.3 Fine-tune
Fine-tune是指在训练过程中对预训练模型进行优化以适应新任务的过程。此时该模型的输出结果可能会有所不同。通常不会仅限于更新最后一个全连接层而是会在微调过程中同步优化中间层参数这样做的好处是让模型有机会学习到更高层次的特征最终的效果就是说在原有的预训练基础上进一步提升了性能水平
2.4 Domain Adaptation
Domain-level adaptation即为Transfer Learning中的一个重要应用。借由名称可知, Domain Adaptation的核心在于解决源域与目标域之间数据分布不一致的问题。为了有效应对这一挑战, 人们通常会采取适当的预处理措施。这些预处理措施旨在让源数据更好地呈现与目标域相似的特征。这样一来, 源数据便能模仿目标数据的分布特性, 最终实现较好的性能表现。
3. 核心算法原理及操作步骤
3.1 使用已有模型
首先，我们应当推荐选择源域预训练模型，并包括如ImageNet上的ResNet、VGG、DenseNet等主流网络及其自建的其他模型。这些经过充分训练的源域预训练模型具备卓越的特征提取能力，在新任务应用中能够迅速实现较好的性能提升。
接下来，请确保我们能够明确了解输入数据的维度、类型以及数量，并主动地对模型架构进行优化配置以满足任务需求。如图1所示，在本研究中所采用的数据集框架中，请注意以下几点：其中输入空间维数d由以下三种情形构成：
每个样本仅具有一维特征，在图像中为灰度值，在文本中为单词编号。这种情形较为简单，无需对网络结构进行任何修改。
每个样本具有多维度属性，在视频图像处理中可对每个像素位置进行深度信息提取，在文本分析领域则需对每个单词实施向量空间建模。这可以通过提升模型参数规模或优化网络层次结构来实现。
每个样本包含多条序列特征。例如，在文本中句子间的顺序关系、视觉中物体位置信息以及音频中人的声音信息等情况，则需要设计特定的网络架构。
3.2 Fine-tuning
源域模型已展现出良好的性能水平。可以说Fine-tuning分为两个阶段。第一阶段是固定源域模型的初期参数设置并仅优化最后全连接层；第二阶段则是对剩余参数进行优化以适应目标域数据集。
3.2.1 冻结前几层参数
在微调阶段之前，我们必须先锁定源域模型的前若干层参数以防止这些初始参数受到随机梯度的影响过大。这一步骤能有效防止模型过拟合问题的发生。具体实施步骤是设定一个冻结阈值标准，在这一标准下衡量各层参数更新幅度，并根据实际更新情况动态调整锁定范围以维持训练稳定性与收敛性平衡点。其中常见于锁定的结构包括卷积神经元（CNN）、池化层以及批量归一化（BN）单元等
3.2.2 微调剩余的参数
在冻结前几层参数之后，在此基础上进行微调剩余的参数以达到提升模型在目标域数据预测效果的目的。具体而言，在完成上述步骤后，我们需要通过优化模型各层的权重和偏置参数使其能够更精确地匹配目标域数据的特征分布。
常用的微调策略有如下四种：
随机设置模型参数：算是一种基础的优化方法。
在该方法中，在处理流程中我们会先对各项参数进行随机设置，
然后通过应用目标域的数据来进行微调过程。
然而由于我们在初始阶段采用的是随机值，
可能会导致该模型在训练过程中出现欠拟合现象。
- 基于目标域数据进行训练：这种方法需要较大的目标域数据量，并且需要将这些样本输入到模型中用于训练和优化其参数。我们首先将目标域的数据输入到模型中，并使其能够准确识别和分类这些样本；随后通过使用源域的数据进一步微调模型，并使其能够更好地理解和处理混合的数据分布模式。
在目标域和源域的数据特征无明显共性的情况下，在实际训练过程中建议我们采取以下措施：固定网络主体层的权重和偏置参数，并专注于优化输出层的学习参数。
- 参数衰减：一种常见的微调方法是通过调整模型各层权重来进行的。我们可以通过设定一个合理的衰减比例使各层权重逐步减少。这种方法能够有效防止梯度消失或爆炸，并且降低过拟合的可能性。
3.3 Domain Adaptation
Domain Adaptation的核心目标是解决源域与目标域数据分布不一致的问题。常见的解决方案包括以下几种：
作为一种方法，在机器学习领域中被广泛应用于处理跨语言任务和数据增强等问题。这种方法的核心在于利用特定算法来模仿真实的数据分布特性，并在此基础上进行优化与改进以提升性能表现。具体而言，在这种框架下不仅能够通过分析现有知识库中的信息来进行推理与判断工作，在实际应用中还可以结合多模态融合技术实现更加智能的决策支持功能。此外，在这一过程中还涉及到对各种潜在变量进行建模，并利用贝叶斯推断等统计工具来进行参数估计与不确定性量化分析等关键步骤
鉴别器方法：鉴别器方法是用来区分源域与目标域数据的一种技术手段。鉴别模型通过对数据特征信息的学习与分析来识别这些数据来自哪个特定领域。在实际应用中，鉴别器可以根据具体需求设计相应的架构模式，并可根据不同任务需求设计相应的架构模式，在实际应用中能够根据不同任务需求设计相应的架构模式，并可采用不同的神经网络结构来实现分类功能
4. 具体代码实例
4.1 Text categorization example of transfer learning based on previously trained models
以下是一个基于Text Classification的实例，在该数据集上阐述如何利用transfer learning技术将一个预训练好的BERT模型迁移到新的任务场景中进行应用与优化。
import torchtext
from torch import nn
# load dataset
train_iter, test_iter = torchtext.datasets.IMDB(root='./data', split=('train', 'test'))
# build vocabulary
TEXT = torchtext.legacy.data.Field(lower=True)
LABEL = torchtext.legacy.data.LabelField()
fields = [('text', TEXT), ('label', LABEL)]
train_data, valid_data = torchtext.legacy.data.TabularDataset.splits(
path='./data', train='train.csv', validation='valid.csv', format='CSV', fields=fields)
TEXT.build_vocab(train_data, min_freq=10)
LABEL.build_vocab(train_data)
word_embeddings = TEXT.vocab.vectors
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
# define the transformer model for fine tuning
class TransformerModel(nn.Module):
def __init__(self, embedding_dim, hidden_dim, output_dim, n_layers, dropout):
super().__init__()
self.embedding = nn.Embedding(len(TEXT.vocab), embedding_dim)
self.embedding.weight.data.copy_(word_embeddings)
self.embedding.weight.requires_grad = False
self.transformer = nn.TransformerEncoder(
encoder_layer=nn.TransformerEncoderLayer(d_model=embedding_dim, dim_feedforward=hidden_dim, nhead=2),
num_layers=n_layers, norm=nn.LayerNorm(embedding_dim))
self.fc = nn.Linear(embedding_dim, output_dim)
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
def forward(self, text):
embedded = self.embedding(text).permute(1, 0, 2) # [seq_length, batch_size, embedding_dim]
outputs = self.transformer(embedded) #[seq_length, batch_size, embedding_dim]
x = outputs[-1].squeeze(0) #[batch_size, embedding_dim]
out = self.fc(x) #[batch_size, output_dim]
return out
# create a new instance of the model with random weights
model = TransformerModel(embedding_dim=300, hidden_dim=512, output_dim=2, n_layers=2, dropout=0.2).to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss().to(device)
optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.001)
# freeze all layers except last fc layer
for name, param in model.named_parameters():
if name not in ['fc.weight', 'fc.bias']:
param.requires_grad = False
def evaluate(model, iterator, criterion):
epoch_loss = 0
epoch_acc = 0
model.eval()
with torch.no_grad():
for batch in iterator:
text = batch.text
labels = batch.label
predictions = model(text.to(device)).argmax(dim=-1)
loss = criterion(predictions, labels.to(device))
acc = (predictions == labels.to(device)).float().mean()
epoch_loss += loss.item()
epoch_acc += acc.item()
return epoch_loss / len(iterator), epoch_acc / len(iterator)
epochs = 5
best_valid_loss = float('inf')
for epoch in range(epochs):
start_time = time.time()
train_loss = train(model, train_loader, optimizer, criterion, device)
valid_loss, valid_acc = evaluate(model, val_loader, criterion)
end_time = time.time()
epoch_mins, epoch_secs = epoch_time(start_time, end_time)
if valid_loss < best_valid_loss:
best_valid_loss = valid_loss
torch.save(model.state_dict(), './tut6-bert.pt')
print(f'Epoch: {epoch+1:02} | Epoch Time: {epoch_mins}m {epoch_secs}s')
print(f'\tTrain Loss: {train_loss:.3f} | Train Acc: {train_acc*100:.2f}%')
print(f'\t Val. Loss: {valid_loss:.3f} | Val. Acc: {valid_acc*100:.2f}%')
代码解读4.2 Image classification applications leveraging transfer learning techniques derived from pre-trained models
以下是一个Image分类案例，具体说明了如何运用transfer learning技术于CIFAR-10数据集上的VGG16架构构建过程。
import torchvision
import torch.optim as optim
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
trainloader = DataLoader(trainset, batch_size=32, shuffle=True)
testloader = DataLoader(testset, batch_size=32, shuffle=False)
classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
'deer', 'dog', 'frog', 'horse','ship', 'truck')
vgg16 = torchvision.models.vgg16(pretrained=True)
classifier = nn.Sequential(*list(vgg16.classifier._modules.values())[:-1])
model = nn.Sequential(vgg16.features, classifier, nn.Linear(4096, 10))
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
def train(model, dataloader, optimizer, criterion, device):
running_loss = 0.0
running_corrects = 0
model.train()
for inputs, labels in tqdm(dataloader):
inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
_, preds = torch.max(outputs, 1)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()*inputs.size(0)
running_corrects += torch.sum(preds == labels.data)
epoch_loss = running_loss/len(dataloader.dataset)
epoch_acc = running_corrects.double()/len(dataloader.dataset)
return epoch_loss, epoch_acc
def test(model, dataloader, criterion, device):
running_loss = 0.0
running_corrects = 0
model.eval()
for inputs, labels in tqdm(dataloader):
inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
outputs = model(inputs)
_, preds = torch.max(outputs, 1)
loss = criterion(outputs, labels)
running_loss += loss.item()*inputs.size(0)
running_corrects += torch.sum(preds == labels.data)
epoch_loss = running_loss/len(dataloader.dataset)
epoch_acc = running_corrects.double()/len(dataloader.dataset)
return epoch_loss, epoch_acc
if __name__=='__main__':
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = model.to(device)
epochs = 20
for i in range(epochs):
train_loss, train_acc = train(model, trainloader, optimizer, criterion, device)
test_loss, test_acc = test(model, testloader, criterion, device)
print('[%d/%d], Training Loss:%.4f, Testing Loss:%.4f, Training Accuracy:%.4f, Testing Accuracy:%.4f'%
(i+1, epochs, train_loss, test_loss, train_acc, test_acc))
代码解读