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对 Sequence to Sequence Learning with Neural Networks的理解
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零、背景及引言
本文是对Sequence to Sequence Learning with Neural Networks文章阅读后的总结。
在不同的学习任务中，传统深度神经网络（DNN）是表现不错的强力模型，如在图像分类、语音识别领域，但DNN由于不能适应输入输出不固定的情况，导致其不能够用于序列到序列的映射任务。 在2014年，Google的三位作者提出基于端到端的序列到序列模型：本质上是由2个4层的LSTM来分别构成编码器和解码器。实验结果表明：在机器翻译领域，达到了SOTA效果，好于传统的统计机器翻译（SMT）。
一、模型及训练
1.1 模型介绍
普通RNN能够有效捕捉序列数据（如文本数据）的语义信息，并映射生成新的序列数据，但RNN对长距离依赖表现不好，同时由于训练时存在梯度弥散和梯度爆炸而难以训练，因此作者使用LSTM代替RNN。
论文中的Seq2Seq模型是由2个4层的LSTM来分别构成编码器和解码器。训练时对对每个句子结尾加入标志
- 模型目的是求最大化条件概率，如下图
1.2 数据集及评价指标
数据集使用WMT‘14 dataset，是英语到法语翻译，文中表示训练了12M的句子，共包括348M个法语词汇和304M个英语词汇，其中涉及最常用的unique英语单词160000个及unique法语单词80000个，对于词表外的单词使用
1.3 输入句子反转
原文作者发现使用源句子在训练时，将句子的顺序逆序输入（目标句子不逆序）会获得不错的性能提升，如ppl从5.8变为4.7, BLEU score从 25.9变为30.6
1.4 并行化
LSTM使用C++实现，整个网络共8层LSTM，使用8块GPU计算，并使每块GPU跑一层LSTM, 每秒单词处理数从1700升至为6300
1.5 几点训练细节
- LSTM的初始化权重使用[-0.08 ， 0.08]的均匀分布
- 使用不带动量的随机梯度下降算法训练，初始学习率为0.7，并训练5个epoch，在随后的2.5个epoch中，每0.5个epoch训练时学习率减半
- batch size为 128
- 每个LSTM各使用4层, 分别表示encoder和decoder , 每层1000个cell，embedding dim 为1000
- LSTM可有效避免梯度消失，但对于梯度爆炸却没有好办法处理，因此原文强制限制梯度[10 , 25]之间，对于每个训练batch,有对应梯度转换公式
- 每个batch 尽量选择句子长度相当的句子来训练，可减少padding，加速训练
二、实验结果
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使用beam search来优化计算速度
beam size 分别为1、2、12，并使用ensemble集成来优化结果， 具体实验结果如下图：
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对长句子及不同句子的词频rank实验
模型对长句子处理效果蛮好，对句子的词频rank测试发现翻译效果先上升后逐步下降
三、个人总结
- Seq2Seq整体架构在NLP领域的首提很新颖，对于训练数据逆序输入的trick很令人amazing
- 对不同词频rank后的翻译效果先上升再逐步下降，看来是词频对Seq2Seq的MT任务是有影响的，猜测刚开始随词频上升是因为停用词或短句影响结果。
四、参考
- [1] Seq2Seq 模型详解
对 【Sequence to Sequence Learning with Neural Networks】的理解
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