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Virtual Data Augmentation: 虚拟数据扩增技术

November 12, 2021 • Read: 239 • Deep Learning阅读设置

听说过数据扩增(Data Augmentation),也听说过虚拟对抗训练(Virtual Adversarial Traning),但是我没想到会有人将其结合,谓之虚拟数据扩增(Virtual Data Augmentation)。这篇文章主要讲解EMNLP2021上的一篇论文Virtual Data Augmentation: A Robust and General Framework for Fine-tuning Pre-trained Models,该论文提出了一种鲁棒且通用的数据扩增方法,论文源码在https://github.com/RUCAIBox/VDA

论文开篇提到目前数据扩增存在的主要问题:产生数据多样性的同时如何保证其仍然在同一个语义空间中?简单地说,增强数据扩增的多样性很容易,核心就一个字:"乱",例如许多数据扩增方法会随机打乱一个句子中token的位置,或者是随机删除某些token,随机插入某些token。这样虽然增强了样本的多样性,但是语义可能也会产生非常大的变化,甚至不再与原样本的语义相同。保持语义不变,或者说保证扩增后的样本和原样本在同一个语义空间中很容易,核心就是:"不要太乱",例如通过同义词替换等,这种方法可以做到几乎不改变语义,但是数据多样性却不够,因为本质上还是同一句话

这两个需求实际上是矛盾的,我们所能做的只是尽力达到某种平衡。具体来说,作者所提出的方法包含两个重要部分:Embedding Augmentation以及Regularized Training

Embedding Augmentation

假设现在我们有句子「Time is enough for test」,对于每个位置的token,我们都可以将其替换为[MASK],然后通过MLM预测Vocabulary中所有token在该位置的概率,例如

[MASK] is enough for test

[MASK]位置输出的token及其概率为

Time  p=0.5
Day   p=0.3
Hours p=0.15
...

再比如

Times is enough for [MASK]

[MASK]位置输出的token及其概率为

test       p=0.5
evaluation p=0.3
experiment p=0.1
...

看到这里大家脑海中可能已经有了一个数据扩增的想法,就是利用MLM任务对句子中每个位置的token进行预测,然后根据预测概率随机挑选出一个token进行替换,例如上面的句子可能就会被替换为「Hours is enough for evaluation」。这确实是一种还不错的数据扩增方法,但是论文作者却并不是这么做的

为了描述简单,我们仅讨论对于给定句子$S$中的一个token $\tilde{w}$进行扩增的情况(实际上句子$S$中的所有token都会进行该操作),通过MLM任务我们可以预测出Vocabulary中所有单词在$\tilde{w}$位置的概率

$$ \{p(\hat{w}_1\mid S),...,p(\hat{w}_V\mid S)\}\tag{1} $$

其中,$V$是Vocabulary中的token数量

为了增强数据扩增的多样性,或者说引入某些噪声以增强抗干扰性,我们从高斯分布中随机采样出一个向量

$$ \epsilon \sim \mathcal{N}(0, \sigma^2)\tag{2} $$

将该向量与公式(1)的概率分布进行混合,我们可以得到一个新的概率分布

$$ p'(\hat{w}_i\mid S) = \text{Softmax}(p(\hat{w}_i\mid S) + \epsilon)\tag{3} $$

然后对于每个即将被替换的token $\tilde{w}$,我们根据概率$p'(\hat{w}_i\mid S)$加权融合所有token $\hat{w}_i$的Embedding向量

$$ \hat{\mathbf{e}}_{\tilde{w}}=\mathbf{p}_{\tilde{w}}\cdot\mathbf{M}_E\tag{4} $$

其中,$\mathbf{p}_{\tilde{w}}=\{p'(\hat{w}_i\mid S)\}_{i=1}^V$,$\mathbf{M}_E\in \mathbb{R}^{V\times d}$是MLM模型的词向量矩阵

举个简单的例子解释一下,为了方便,同样还是以替换一个token为例,并且整个Vocabulary只有4个token,词向量的维度为2。首先我们有一句话「She is a good student」,将「good」进行MASK,然后通过MLM模型,预测出概率分布为

$$ p(\hat{w}_i\mid S)=[0.5, 0.1, 0.1, 0.3] $$

从左到右分别是good, perfect, excellent, smart的概率,根据高斯分布$\mathcal{N}(0, \sigma^2)$随机产生的向量为

$$ \epsilon = [-0.1, 0.1, 0.1, -0.1] $$

这里我并没有具体指明方差$\sigma^2$到底是多少,因为我懒得算

将$p(\hat{w}_i\mid S)$与$\epsilon$混合后进行Softmax得到新的概率分布为

$$ p'(\hat{w}_i\mid S) = [0.4, 0.2, 0.2, 0.2] $$

假设Embedding矩阵为

$$ \mathbf{M}_E = \begin{bmatrix}0.2,0.3\\0.1,0.5\\0.4,0.2\\0.1,0.4\end{bmatrix} $$

那么最终「good」这个位置对应的embedding为

$$ \begin{aligned} \hat{\mathbf{e}}_{\tilde{w}} &= p'(\hat{w}_i\mid S) \cdot \mathbf{M}_E\\ &=\begin{bmatrix}0.4\\0.2\\0.2\\0.2\end{bmatrix}^T\cdot \begin{bmatrix}0.2,0.3\\0.1,0.5\\0.4,0.2\\0.1,0.4\end{bmatrix}\\ &= \begin{bmatrix}0.2, 0.34\end{bmatrix} \end{aligned} $$

到此为止,不知道大家有没有体会到什么叫「Virtual Data Augmentation」,Virtual本质上就是不用一个真实的token去替换,而是使用一个embedding去替换,而如果你用这个embedding去反查$\mathbf{M}_E$矩阵一般是找不到对应的索引的,也就是说我们生成的这个embedding并不对应一个实际存在的token

Regularized Traning

标题起的很有故事,但本质上就是多引入了一个损失函数,具体来说,现在我们的优化目标为

$$ \underset{\theta}{\arg \min } \sum_{i=1}^{n} \mathcal{L}_{c}\left(f\left(x_{i}\right), y_{i}\right)+\lambda \sum_{j=1}^{k} \mathcal{L}_{\mathrm{reg}}\left(f\left(x_{i}\right), f\left(\hat{x}_{j}\right)\right)\tag{5} $$

其中$f$表示含有参数$\theta$的预训练模型,$n$为样本个数,$k$表示由一条句子扩增出了$k$条句子。具体来说,如果是分类任务,则

$$ \mathcal{L}_c(\theta) = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n \text{CE}(f(\mathbf{E}_i;\theta), y_i)\tag{6} $$

其中,$\text{CE}(\cdot ,\cdot)$是Cross-Entropy Loss,可以根据具体任务替换的,$\mathbf{E}_i$表示第$i$条句子通过Word2Vec之后生成的向量,其维度为[seq_len, emd_dim]

为了防止扩增后的样本与原始样本间的语义产生巨大差距,换句话说,我们希望扩增后的样本与原样本间的分布是接近的,因此论文引入了KL散度作为第二项损失

$$ \mathcal{L}_{\text{reg}}(\theta)=\frac{1}{k}\sum_{i=1}^k D_{sKL}(f(\mathbf{E}_i;\theta), f(\hat{\mathbf{E}}_i;\theta))\tag{7} $$

其中,$k$指的是原样本扩增出了$k$个样本,$D_{sKL}$是对称的KL散度,具体来说

$$ D_{sKL}(p, q) = \frac{D_{KL}(p, q) + D_{KL}(q, p)}{2}\tag{8} $$

实际上这种方法可以看作是多任务,我们希望模型参数训练到一种境界,这种境界是,不论模型对原样本进行下游任务,还是让模型判断原样本与扩增样本的差距,模型都能做的很好。最后给出论文中的一张图结束这部分(图中一个样本扩增了3条样本)

Results

如果单看原始的准确率对比,似乎提升并不是很大,感觉我随便引入一些trick都能达到甚至超过Virtual Data Augmentation的效果。关键在于第二列「Att Acc」,这代表模型受到攻击时的结果,这部分的提升特别大,表明VDA这种方法确实有很强的抗干扰性,或者说鲁棒性很强

个人总结

实际上前面已经把这篇论文讲的很清楚了,这里没有什么好总结的,但我倒是有一点个人拙见想和大家讨论一下,因为他做MLM任务时,将整个Vocabulary都作为候选集,这样无论是对计算速度还是显存占用都不是很友好,我觉得可以将其改为取出概率最大的前Top k个token,这个k可以取的稍微大一点,例如200, 300等,这样可以保证取到后面一些语义上不那么相近的token的同时,避免对整个Vocabulary进行运算,至少不会生成几万几十万那么夸张的概率分布

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已有 1 条评论
  1. 大地 大地

    这里作者用的攻击方法是BERT-Attack,是一种用MLM来生成Top-K替换词进行攻击的方法;而VDA又恰好是利用了MLM来数据增强,我个人认为在这一点上有一丝丝取巧>.<