Embedding & 预训练

理解 Embedding

Embedding 字面理解是 “嵌入”，实质是一种映射，从语义空间到向量空间的映射，同时尽可能在向量空间保持原样本在语义空间的关系，如语义接近的两个词汇在向量空间中的位置也比较接近。

例如颜色的 RGB 格式就是一种颜色空间到向量空间的映射，采用这种编码方法，每种颜色都可用三个变量来表示-红色绿色以及蓝色的强度。

当然，自然语言跟颜色还是有很大的差别的——我们已经知道表示颜色的三个维度有明确对应的物理意义（即RGB），直接使用物理原理就可以知道某一个颜色对应的RGB是多少。但是对于词，我们无法给出每个维度所具备的可解释的意义，也无法直接求出一个词的词向量的值应该是多少。所以我们需要使用语料和模型来训练词向量——把嵌入矩阵当成模型参数的一部分，通过词与词间的共现或上下文关系来优化模型参数，最后得到的矩阵就是词表中所有词的词向量。

理解预训练

从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史

我们从图像领域的预训练来理解一下，图像领域怎么做预训练呢，我们设计好网络结构以后，对于图像来说一般是CNN（卷积神经网络）的多层叠加网络结构，可以先用某个训练集合比如训练集合A或者训练集合B对这个网络进行预先训练，在A任务上或者B任务上学会网络参数，然后存起来以备后用。假设我们面临第三个任务C，网络结构采取相同的网络结构，在比较浅的几层CNN结构，网络参数初始化的时候可以加载A任务或者B任务学习好的参数，其它CNN高层参数仍然随机初始化。之后我们用C任务的训练数据来训练网络，此时有两种做法，一种是浅层加载的参数在训练C任务过程中不动，这种方法被称为“Frozen”;另外一种是底层网络参数尽管被初始化了，在C任务训练过程中仍然随着训练的进程不断改变，这种一般叫“Fine-Tuning”，顾名思义，就是更好地把参数进行调整使得更适应当前的C任务。一般图像或者视频领域要做预训练一般都这么做。

这么做有几个好处，首先，如果手头任务C的训练集合数据量较少的话，现阶段的好用的CNN比如Resnet/Densenet/Inception等网络结构层数很深，几百万上千万参数量算起步价，上亿参数的也很常见，训练数据少很难很好地训练这么复杂的网络，但是如果其中大量参数通过大的训练集合比如ImageNet预先训练好直接拿来初始化大部分网络结构参数，然后再用C任务手头比较可怜的数据量上Fine-tuning过程去调整参数让它们更适合解决C任务，那事情就好办多了。这样原先训练不了的任务就能解决了，即使手头任务训练数据也不少，加个预训练过程也能极大加快任务训练的收敛速度，所以这种预训练方式是老少皆宜的解决方案，另外疗效又好，所以在做图像处理领域很快就流行开来。

但是为什么这种预训练的方式是可行的呢？

对于层级的CNN结构来说，不同层级的神经元学习到了不同类型的图像特征，由底向上特征形成层级结构，如上图所示，如果我们手头是个人脸识别任务，训练好网络后，把每层神经元学习到的特征可视化肉眼看一看每层学到了啥特征，你会看到最底层的神经元学到的是线段等特征，图示的第二个隐层学到的是人脸五官的轮廓，第三层学到的是人脸的轮廓，通过三步形成了特征的层级结构，越是底层的特征越是所有不论什么领域的图像都会具备的比如边角线弧线等底层基础特征，越往上抽取出的特征越与手头任务相关。正因为此，所以预训练好的网络参数，尤其是底层的网络参数抽取出特征跟具体任务越无关，越具备任务的通用性，所以这是为何一般用底层预训练好的参数初始化新任务网络参数的原因。而高层特征跟任务关联较大，实际可以不用使用，或者采用Fine-tuning用新数据集合清洗掉高层无关的特征抽取器。