「论文解读」在特征空间增强数据集

在特征空间增强数据集

• 论文标题：DATASET AUGMENTATION IN FEATURE SPACE
• 发表会议：ICLR workshop 2017
• 组织机构：University of Guelph

一句话评价： 一篇简单的workshop文章，但是有一些启发性的实验结论。

简介

最常用的数据增强方法，无论是CV还是NLP中，都是直接对原始数据进行各种处理。比如对图像的剪切、旋转、变色等，对文本数据的单词替换、删除等等。对于原始数据进行处理，往往是高度领域/任务相关的，即我们需要针对数据的形式、任务的形式，来设计增强的方法，这样就不具有通用性。比如对于图像的增强方法，就没法用在文本上。因此，本文提出了一种“领域无关的”数据增强方法——特征空间的增强。具体的话就是对可学习的样本特征进行 1) adding noise, 2) interpolating, 3) extrapolating 来得到新的样本特征。

文本提到的一个想法很有意思：

When traversing along the manifold it is more likely to encounter realistic samples in feature space than compared to input space. 在样本所在的流形上移动，在特征空间上会比在原始输入空间上移动，更容易遇到真实的样本点。

我们知道，对原始的数据进行数据增强，很多时候就根本不是真实可能存在的样本了，比如我们在NLP中常用的对文本进行单词随机删除，这样得到的样本，虽然也能够提高对模型学习的鲁棒性，但这种样本实际上很难在真实样本空间存在。本文提到的这句话则提示我们，如果我们把各种操作，放在高维的特征空间进行，则更可能碰到真实的样本点。文章指出，这种思想，Bengio等人也提过：“higher level representations expand the relative volume of plausible data points within the feature space, conversely shrinking the space allocated for unlikely data points.” 这里我们暂且不讨论这个说法背后的原理，先不妨承认其事实，这样的话就启示我们，在特征空间进行数据增强，我们有更大的探索空间。

具体方法

其实这个文章具体方法很简单，它使用的是encoder-decoder的框架，在（预训练好的）encoder之后的样本特征上进行增强，然后进行下游任务。所以是先有了一个表示模型来得到样本的特征，再进行增强，而不是边训练边增强。框架结构如下：

下面我们来看作者具体是怎么增强的：

1. Adding Noise（加噪音）

直接在encoder得到的特征上添加高斯噪声：

2. Interpolation（内插值）

在同类别点中，寻找K个最近邻，然后任意两个邻居间，进行内插值：

3. Extrapolating（外插值）

跟内插的唯一区别在于插值的位置：

下图表示了内插跟外插的区别：

在文本中，内插和外插都选择\lambda = 0.5 .论文作者为了更加形象地展示这三种增强方式，使用正弦曲线（上的点）作为样本，来进行上述操作，得到新样本：

作者还借用一个手写字母识别的数据集进行了可视化，进一步揭示interpolation和extrapolation的区别：

作者没有具体说可视化的方法，猜测是通过autoencoder来生成的。可以看到，extrapolation得到的样本，更加多样化，而interpolation则跟原来的样本对更加接近。

实验

下面我们来看看使用这三种方式的增强效果。本文的实验部分十分混乱，看得人头大，所以我只挑一些稍微清楚一些的实验来讲解。

实验1：一个阿拉伯数字语音识别任务

实验1

实验2：另一个序列数据集

注：interpolation和extrapolation都是在同类别间进行的。

实验结果：

• Adding Noise，效果一般般。
• Interpolation，降低性能！
• Extrapolation，效果最好！

实验3：跟在input space进行增强对比

实验结果：

• 在特征空间进行extrapolation效果更好
• 特征空间的增强跟input空间的增强可以互补

实验4：把增强的特征重构回去，得到的新样本有用吗

这个实验还是有一点意思的，一个重要的结论就是，在特征空间这么增强得到的特征，重构回去，屁用没有。可以看到，都比最基础的baseline要差，但是如果把测试集都换成重构图，那么效果就不错。这其实不能怪特征增强的不好，而是重构的不好，因为重构得到的样本，跟特征真实代表的样本，肯定是有差距的，因此效果不好时可以理解的。

重要结论&讨论

综上所有的实验，最重要的实验结论就是：在特征空间中，添加噪音，或是进行同类别的样本的interpolation，是没什么增益的，甚至interpolation还会带来泛化性能的降低。相反，extrapolation往往可以带来较为明显的效果提升。这个结论还是很有启发意义的。

究其原因，interpolation实际上制造了更加同质化的样本，而extrapolation得到的样本则更加有个性，却还保留了核心的特征，更大的多样性有利于提高模型的泛化能力。

作者在结尾还提到他们做过一些进一步的探究，发现了一个有意思的现象：对于类别边界非常简单的任务（例如线性边界、环状边界），interpolation是有帮助的，而extrapolation则可能有害。这也是可以理解的，因为在这种场景下，extrapolation很容易“越界”，导致增强的样本有错误的标签。但是现实场景中任务多数都有着复杂的类别边界，因此extrapolation一般都会更好一些。作者认为，interpolation会让模型学习到一个更加“紧密”、“严格”的分类边界，从而让模型表现地过于自信，从而泛化性能不佳。

总之，虽然这仅仅是一篇workshop的论文，实验也做的比较混乱，可读性较差，但是揭示的一些现象以及背后原理的探讨还是十分有意义的。经典的数据增强方法mixup也部分收到了这篇文章的启发，因此还是值得品味的。