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BERT 蒸馏在垃圾舆情识别中的探索

凰剑 阿里云开发者
2020年07月16日 03:28

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近来 BERT等大规模预训练模型在 NLP 领域各项子任务中取得了不凡的结果，但是模型海量参数，导致上线困难，不能满足生产需求。舆情审核业务中包含大量的垃圾舆情，会耗费大量的人力。本文在垃圾舆情识别任务中尝试 BERT 蒸馏技术，提升 textCNN 分类器性能，利用其小而快的优点，成功落地。

风险样本如下：

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一  传统蒸馏方案

目前，对模型压缩和加速的技术主要分为四种：

  • 参数剪枝和共享

  • 低秩因子分解

  • 转移/紧凑卷积滤波器

  • 知识蒸馏


知识蒸馏就是将教师网络的知识迁移到学生网络上，使得学生网络的性能表现如教师网络一般。本文主要集中讲解知识蒸馏的应用。

1  soft label

知识蒸馏最早是 2014 年 Caruana 等人提出方法。通过引入 teacher network（复杂网络，效果好，但预测耗时久） 相关的软标签作为总体 loss 的一部分，来引导 student network（简单网络，效果稍差，但预测耗时低） 进行学习，来达到知识的迁移目的。这是一个通用而简单的、不同的模型压缩技术。

  • 大规模神经网络 (teacher network)得到的类别预测包含了数据结构间的相似性。


  • 有了先验的小规模神经网络(student network)只需要很少的新场景数据就能够收敛。


  • Softmax函数随着温度变量（temperature）的升高分布更均匀。


Loss公式如下：

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其中，  
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由此我们可以看出蒸馏有以下优点：

  • 学习到大模型的特征表征能力，也能学习到one-hot label中不存在的类别间信息。


  • 具有抗噪声能力，如下图，当有噪声时，教师模型的梯度对学生模型梯度有一定的修正性。


  • 一定的程度上，加强了模型的泛化性。


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红色为噪声数据梯度，黄色为教师模型梯度，绿色为最优梯度

2  using hints

(ICLR 2015) FitNets Romero等人的工作不仅利用教师网络的最后输出logits，还利用了中间隐层参数值，训练学生网络。获得又深又细的FitNets。

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中间层学习loss如下：

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作者通过添加中间层loss的方式，通过teacher network 的参数限制student network的解空间的方式，使得参数的最优解更加靠近到teacher network，从而学习到teacher network的高阶表征，减少网络参数的冗余。

3  co-training

(arXiv 2019) Route Constrained Optimization (RCO) Jin和Peng等人的工作受课程学习(curriculum learning)启发，并且知道学生和老师之间的gap很大导致蒸馏失败,导致认知偏差，提出路由约束提示学习(Route Constrained Hint Learning)，把学习路径更改为每训练一次teacher network，并把结果输出给student network进行训练。student network可以一步一步地根据这些中间模型慢慢学习，from easy-to-hard。

训练路径如下图：

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二  Bert2TextCNN蒸馏方案

为了提高模型的准确率，并且保障时效性，应对GPU资源紧缺，我们开始构建bert模型蒸馏至textcnn模型的方案。

方案1：离线logit textcnn 蒸馏

使用的是Caruana的传统方法进行蒸馏。

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离线 logit textcnn 蒸馏训练流程

方案2：联合训练 bert textcnn 蒸馏

参数隔离：teacher model 训练一次，并把logit传给student。teacher 的参数更新至受到label的影响，student 参数更新受到teacher loigt的soft label loss 和label 的 hard label loss 的影响。

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联合训练 bert textcnn 蒸馏参数隔离训练流程

方案3：联合训练 bert textcnn 蒸馏

参数不隔离: 与方案2类似，主要区别在于前一次迭代的student 的 soft label 的梯度会用于teacher参数的更新。

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联合训练 bert textcnn 蒸馏参数不隔离训练流程

方案4：联合训练 bert textcnn loss 相加

teacher 和student 同时训练，使用mutil-task的方式。

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联合训练 bert textcnn loss 相加训练流程

方案5：多teacher

大部分模型，在更新时候需要覆盖线上历史模型的样本，使用线上历史模型作为teacher，让模型学习原有历史模型的知识，保障对原有模型有较高的覆盖。

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多 teacher 训练流程

实验结果如下：

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从以上的实验，可以发现很有趣的现象。

1）方案2和方案3均使用先训练teacher，再训练student的方式，但是由于梯度返回更新是否隔离的差异，导致方案2低于方案3。是由于方案3中，每次训练一次teacher，在训练一次student，student学习完了的soft loss 会再反馈给teacher，让teacher知道指如何导student是合适的，并且还提升了teacher的性能。


2）方案4采用共同更新的，同时反馈梯度的方式。反而textcnn 的性能迅速下降，虽然bert的性能基本没有衰减，但是bert难以对textcnn每一步的反馈有个正确性的引导。

3）方案5中使用了历史textcnn 的logit，主要是为了用替换线上模型时候，并保持对原有模型有较高的覆盖率，虽然召回下降，但是整体的覆盖率相比于单textcnn 提高了5%的召回率。

Reference


1.Dean, J. (n.d.). Distilling the Knowledge in a Neural Network. 1–9.
2.Romero A , Ballas N , Kahou S E , et al. FitNets: Hints for Thin Deep Nets[J].
3.Jin X , Peng B , Wu Y , et al. Knowledge Distillation via Route Constrained Optimization[J].

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