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【NLP】一文搞懂NLP中的对抗训练

本文主要串烧了FGSM, FGM, PGD, FreeAT, YOPO, FreeLB, SMART这几种对抗训练方法,希望能使各位大佬炼出的丹药更加圆润有光泽,一颗永流传

简介

对抗训练是一种引入噪声的训练方式,可以对参数进行正则化,提升模型鲁棒性和泛化能力。

对抗训练的假设是:给输入加上扰动之后,输出分布和原Y的分布一致

有监督的数据下使用交叉熵作为损失:

半监督数据下可计算KL散度:

扰动如何得来呢?这需要对抗的思想,即往增大损失的方向增加扰动

有监督下:

半监督下:

theta上面一个尖儿代表的是常数。目的是说在计算对抗扰动时虽然计算了梯度,但不对参数进行更新,因为当前得到的对抗扰动是对旧参数最优的。不理解的同学可以自己看下伪代码体会一下。

用一句话形容对抗训练的思路,就是在输入上进行梯度上升(增大loss),在参数上进行梯度下降(减小loss)。由于输入会进行embedding lookup,所以实际的做法是在embedding table上进行梯度上升

接下来介绍不同的方法,后续方法优化的主要方向有两点:得到更优的扰动 & 提升训练速度

FGSM (Fast Gradient Sign Method): ICLR2015

FGSM是Goodfellow提出对抗训练时的方法,假设对于输入的梯度为:

那扰动肯定是沿着梯度的方向往损失函数的极大值走:

FGM (Fast Gradient Method): ICLR2017

FSGM是每个方向上都走相同的一步,Goodfellow后续提出的FGM则是根据具体的梯度进行scale,得到更好的对抗样本:

伪代码:

对于每个x:
  1.计算x的前向loss、反向传播得到梯度
  2.根据embedding矩阵的梯度计算出r,并加到当前embedding上,相当于x+r
  3.计算x+r的前向loss,反向传播得到对抗的梯度,累加到(1)的梯度上
  4.将embedding恢复为(1)时的值
  5.根据(3)的梯度对参数进行更新

PGD (Projected Gradient Descent): ICLR2018

FGM直接通过epsilon参数一下子算出了对抗扰动,这样得到的可能不是最优的。因此PGD进行了改进,多迭代几次,慢慢找到最优的扰动。

引用[1]:

FGM简单粗暴的“一步到位”,可能走不到约束内的最优点。PGD则是“小步走,多走几步”,如果走出了扰动半径为epsilon的空间,就映射回“球面”上,以保证扰动不要过大

伪代码:

对于每个x:
  1.计算x的前向loss、反向传播得到梯度并备份
  对于每步t:
      2.根据embedding矩阵的梯度计算出r,并加到当前embedding上,相当于x+r(超出范围则投影回epsilon内)
      3.t不是最后一步: 将梯度归0,根据1的x+r计算前后向并得到梯度
      4.t是最后一步: 恢复(1)的梯度,计算最后的x+r并将梯度累加到(1)上
  5.将embedding恢复为(1)时的值
  6.根据(4)的梯度对参数进行更新

可以看到,在循环中r是逐渐累加的,要注意的是最后更新参数只使用最后一个x+r算出来的梯度

FreeAT (Free Adversarial Training): NIPS2019

从FGSM到PGD,主要是优化对抗扰动的计算,虽然取得了更好的效果,但计算量也一步步增加。对于每个样本,FGSM和FGM都只用计算两次,一次是计算x的前后向,一次是计算x+r的前后向。而PGD则计算了K+1次,消耗了更多的计算资源。因此FreeAT被提了出来,在PGD的基础上进行训练速度的优化。

FreeAT的思想是在对每个样本x连续重复m次训练,计算r时复用上一步的梯度,为了保证速度,整体epoch会除以m。r的更新公式为:

伪代码:

初始化r=0
对于epoch=1...N/m:
  对于每个x:
      对于每步m:
        1.利用上一步的r,计算x+r的前后向,得到梯度
        2.根据梯度更新参数
        3.根据梯度更新r

缺点:FreeLB指出,FreeAT的问题在于每次的r对于当前的参数都是次优的(无法最大化loss),因为当前r是由r(t-1)和theta(t-1)计算出来的,是对于theta(t-1)的最优。

注:

1.论文中提供伪代码,但源码中好像对1步输入做了归一化论文中并没有提到

2.个人认为可以把FreeAT当成执行m次的FGSM,最开始r=0,第一次更新的是x的梯度,之后开始迭代更新r,则根据x+r的梯度更新参数。但代码中有个问题是r只在最开始初始化,如果迭代到新的样本x2,也是根据上个样本的r进行更新的,这里我有些疑问,希望懂的大佬赐教下~

代码:https://github.com/mahyarnajibi/FreeAdversarialTraining/blob/d70774030871fa3207e09ce8528c1b84cd690603/main_free.py#L160

YOPO (You Only Propagate Once): NIPS2019

代码:https://github.com/a1600012888/YOPO-You-Only-Propagate-Once

YOPO的目标也是提升PGD的效率,这篇文章需要的理论知识比较雄厚,这里只简要介绍一下。

感兴趣又啃不下来原论文的同学(比如我)可以参考[9],如有解读错误欢迎指出~

极大值原理PMP(Pontryagin's maximum principle)是optimizer的一种,它将神经网络看作动力学系统。这个方法的优点是在优化网络参数时,层之间是解藕的。通过这个思想,我们可以想到,既然扰动是加在embedding层的,为什么每次还要计算完整的前后向传播呢?

基于这个想法,作者想复用后几层的梯度,假设p为定值:

则对r的更新就可以变为

我们可以先写出YOPO的梯度下降版本:

对于每个样本x
初始化r(1,0)
对于j=1,2,...,m:
  1.根据r(j,0),计算p
  对于s=0,1,...,n-1:
    2.计算r(j,s+1)
  3.另r(j+1,0)=r(j,n)

作者又提出了PMP版本的YOPO,并证明SGD的YOPO是PMP版的一种特殊形式。这样每次迭代r就只用到embedding的梯度就可以了。

引用[9]:

虽然YOPO-m-n只完成了m次完整的正反向传播,但是却实现了m*n次梯度下降。而PGD-r算法完成r次完整的正反向传播却只能实现r次梯度下降。这样看来,YOPO-m-n算法的效率明显更高,而实验也表明,只要使得m*n略大于r,YOPO-m-n的效果就能够与PGD-r相媲美

然而故事的反转来的太快,FreeLB指出YOPO使用的假设对于ReLU-based网络不成立:

Interestingly, the analysis backing the extra update steps assumes a twice continuously differentiable loss, which does not hold for ReLU-based neural networks they experimented with, and thus the reasons for the success of such an algorithm remains obscure.

别问了,问就是PMP,来跟我一起进入下一部份的学习。

FreeLB (Free Large-Batch): ICLR2020

FreeLB认为,FreeAT和YOPO对于获得最优r (inner max)的计算都存在问题,因此提出了一种类似PGD的方法。只不过PGD只使用了最后一步x+r输出的梯度,而FreeLB取了每次迭代r输出梯度的平均值,相当于把输入看作一个K倍大的虚拟batch,由[X+r1, X+r2, ..., X+rk]拼接而成。具体的公式为:

为了方便对比,再贴下论文中PGD的公式:

FreeLB和PGD主要有两点区别:

1.PGD是迭代K次r后取最后一次扰动的梯度更新参数,FreeLB是取K次迭代中的平均梯度

2.PGD的扰动范围都在epsilon内,因为伪代码第3步将梯度归0了,每次投影都会回到以第1步x为圆心,半径是epsilon的圆内,而FreeLB每次的x都会迭代,所以r的范围更加灵活,更可能接近局部最优:

FreeLB的伪代码为:

对于每个x:
  1.通过均匀分布初始化r,梯度g为0
  对于每步t=1...K:
      2.根据x+r计算前后向,累计梯度g
      3.更新r
  4.根据g/K更新梯度

论文中还指出了很重要的一点,就是对抗训练和dropout不能同时使用,加上dropout相当于改变了网络结构,会影响r的计算。如果要用的话需要在K步中都使用同一个mask

SMART (SMoothness-inducing Adversarial Regularization)

SMART论文中提出了两个方法:

1.对抗正则 SMoothness-inducing Adversarial Regularization,提升模型鲁棒性

2.优化算法 Bregman proximal point optimization,避免灾难性遗忘

本文只介绍其中的对抗正则方法。

SMART提出了两种对抗正则损失,加到损失函数中:

第一种参考了半监督对抗训练,对抗的目标是最大化扰动前后的输出,在分类任务时loss采用对称的KL散度,回归任务时使用平方损失损失:

第二种方法来自DeepMind的NIPS2019[8],核心思想是让模型学习到的流行更光滑,即让loss在训练数据呈线性变化,增强对扰动的抵抗能力。作者认为,如果loss流行足够平滑,那l(x+r)可以用一阶泰勒展开进行近似,因此用来对抗的扰动需要最大化l(x+r)和一阶泰勒展开的距离:

SMART的算法和PGD相似,也是迭代K步找到最优r,然后更新梯度。

总结

把最近的一些对抗训练方法总结出来,可以看到趋势从“优化PGD的速度”又回到了“找寻最优扰动”,个人也比较认同,训练速度慢一些对于普通模型还是可以接受的,主要还是看最终的效果有没有提升。之前自己试过FGM和PGD,FGM有轻微提升,但PGD没有,应该需要在超参数上进行调整。FreeLB和SMART在GLUE榜单上都有出现过,相信之后对抗训练也是标配了,坐等微软放出源码。

参考文献

[1]. 知乎:【炼丹技巧】功守道:NLP中的对抗训练 + PyTorch实现

[2]. FGSM: Explaining and Harnessing Adversarial Examples

[3]. FGM: Adversarial Training Methods for Semi-Supervised Text Classification

[4]. FreeAT: Adversarial Training for Free!

[5]. YOPO: You Only Propagate Once: Accelerating Adversarial Training via Maximal Principle

[6]. FreeLB: Enhanced Adversarial Training for Language Understanding

[7]. SMART: Robust and Efficient Fine-Tuning for Pre-trained Natural

[8]. Adversarial Robustness through Local Linearization

[9]. 知乎:加速对抗训练——YOPO算法浅析

本文分享自微信公众号 - 机器学习初学者(ai-start-com)

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原始发表时间:2020-11-04

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