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“让Keras更酷一些！”：层中层与mask

發(fā)布時間：2024/10/8 编程问答 27 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 “让Keras更酷一些！”：层中层与mask 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

這一篇“讓 Keras 更酷一些！”將和讀者分享兩部分內(nèi)容：第一部分是“層中層”，顧名思義，是在 Keras 中自定義層的時候，重用已有的層，這將大大減少自定義層的代碼量；另外一部分就是應(yīng)讀者所求，介紹一下序列模型中的 mask 原理和方法。

作者丨蘇劍林

單位丨追一科技

研究方向丨NLP，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

個人主頁丨kexue.fm

層中層

在《“讓Keras更酷一些！”：精巧的層與花式的回調(diào)》[1]?一文中我們已經(jīng)介紹過 Keras 自定義層的基本方法，其核心步驟是定義 build 和 call 兩個函數(shù)，其中 build 負責創(chuàng)建可訓練的權(quán)重，而 call 則定義具體的運算。

拒絕重復(fù)勞動

經(jīng)常用到自定義層的讀者可能會感覺到，在自定義層的時候我們經(jīng)常在重復(fù)勞動，比如我們想要增加一個線性變換，那就要在 build 中增加一個 kernel 和 bias 變量（還要自定義變量的初始化、正則化等），然后在 call 里邊用 K.dot 來執(zhí)行，有時候還需要考慮維度對齊的問題，步驟比較繁瑣。

但事實上，一個線性變換其實就是一個不加激活函數(shù)的 Dense 層罷了，如果在自定義層時能重用已有的層，那顯然就可以大大節(jié)省代碼量了。?

事實上，只要你對 Python 面向?qū)ο缶幊瘫容^熟悉，然后仔細研究 Keras 的 Layer 的源代碼，就不難發(fā)現(xiàn)重用已有層的方法了。下面將它整理成比較規(guī)范的流程，供讀者參考調(diào)用。

OurLayer

首先，我們定義一個新的 OurLayer 類：

class?OurLayer(Layer):
????"""定義新的Layer，增加reuse方法，允許在定義Layer時調(diào)用現(xiàn)成的層
????"""
????def?reuse(self,?layer,?*args,?**kwargs):
????????if?not?layer.built:
????????????if?len(args)?>?0:
????????????????inputs?=?args[0]
????????????else:
????????????????inputs?=?kwargs['inputs']
????????????if?isinstance(inputs,?list):
????????????????input_shape?=?[K.int_shape(x)?for?x?in?inputs]
????????????else:
????????????????input_shape?=?K.int_shape(inputs)
????????????layer.build(input_shape)
????????outputs?=?layer.call(*args,?**kwargs)
????????for?w?in?layer.trainable_weights:
????????????if?w?not?in?self._trainable_weights:
????????????????self._trainable_weights.append(w)
????????for?w?in?layer.non_trainable_weights:
????????????if?w?not?in?self._non_trainable_weights:
????????????????self._non_trainable_weights.append(w)
????????return?outputs

這個 OurLayer 類繼承了原來的 Layer 類，為它增加了 reuse 方法，就是通過它我們可以重用已有的層。

下面是一個簡單的例子，定義一個層，運算如下：

這里?f,g 是激活函數(shù)，其實就是兩個 Dense 層的復(fù)合，如果按照標準的寫法，我們需要在 build 那里定義好幾個權(quán)重，定義權(quán)重的時候還需要根據(jù)輸入來定義 shape，還要定義初始化等，步驟很多，但事實上這些在 Dense 層不都寫好了嗎，直接調(diào)用就可以了，參考調(diào)用代碼如下：

class?OurDense(OurLayer):
????"""原來是繼承Layer類，現(xiàn)在繼承OurLayer類
????"""
????def?__init__(self,?hidden_dimdim,?output_dim,
?????????????????hidden_activation='linear',
?????????????????output_activation='linear',?**kwargs):
????????super(OurDense,?self).__init__(**kwargs)
????????self.hidden_dim?=?hidden_dim
????????self.output_dim?=?output_dim
????????self.hidden_activation?=?hidden_activation
????????self.output_activation?=?output_activation
????def?build(self,?input_shape):
????????"""在build方法里邊添加需要重用的層，
????????當然也可以像標準寫法一樣條件可訓練的權(quán)重。
????????"""
????????super(OurDense,?self).build(input_shape)
????????self.h_dense?=?Dense(self.hidden_dimdim,
?????????????????????????????activation=self.hidden_activation)
????????self.o_dense?=?Dense(self.output_dim,
?????????????????????????????activation=self.output_activation)
????def?call(self,?inputs):
????????"""直接reuse一下層，等價于o_dense(h_dense(inputs))
????????"""
????????h?=?self.reuse(self.h_dense,?inputs)
????????o?=?self.reuse(self.o_dense,?h)
????????return?o
????def?compute_output_shape(self,?input_shape):
????????return?input_shape[:-1]?+?(self.output_dim,)

是不是特別清爽？

Mask

這一節(jié)我們來討論一下處理變長序列時的 padding 和 mask 問題。?

證明你思考過

近來筆者開源的幾個模型中大量地用到了 mask，不少讀者似乎以前從未遇到過這個東西，各種疑問紛至沓來。本來，對一樣新東西有所疑問是無可厚非的事情，但問題是不經(jīng)思考的提問就顯得很不負責任了。

我一直認為，在向別人提問的時候，需要同時去“證明”自己是思考過的，比如如果你要去解釋關(guān)于 mask 的問題，我會先請你回答：mask 之前的序列大概是怎樣的？mask 之后序列的哪些位置發(fā)生了變化？變成了怎么樣？?

這三個問題跟 mask 的原理沒有關(guān)系，只是要你看懂 mask 做了什么運算，在此基礎(chǔ)上，我們才能去討論為什么要這樣運算。如果你連運算本身都看不懂，那只有兩條路可選了，一是放棄這個問題的理解，二是好好學幾個月 Keras 咱們再來討論。?

下面假設(shè)讀者已經(jīng)看懂了 mask 的運算，然后我們來簡單討論一下 mask 的基本原理。

排除padding

mask 是伴隨著 padding 出現(xiàn)的，因為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入需要一個規(guī)整的張量，而文本通常都是不定長的，這樣一來就需要裁剪或者填充的方式來使得它們變成定長，按照常規(guī)習慣，我們會使用 0 作為 padding 符號。?

這里用簡單的向量來描述 padding 的原理。假設(shè)有一個長度為 5 的向量：

經(jīng)過 padding 變成長度為 8：

當你將這個長度為 8 的向量輸入到模型中時，模型并不知道你這個向量究竟是“長度為 8 的向量”還是“長度為 5 的向量，填充了 3 個無意義的 0”。為了表示出哪些是有意義的，哪些是 padding 的，我們還需要一個 mask 向量（矩陣）：

這是一個 0/1 向量（矩陣），用 1 表示有意義的部分，用 0 表示無意義的 padding 部分。

所謂 mask，就是 x 和 m 的運算，來排除 padding 帶來的效應(yīng)。比如我們要求 x 的均值，本來期望的結(jié)果是：

但是由于向量已經(jīng)經(jīng)過 padding，直接算的話就得到：

會帶來偏差。更嚴重的是，對于同一個輸入，每次 padding 的零的數(shù)目可能是不固定的，因此同一個樣本每次可能得到不同的均值，這是很不合理的。有了 mask 向量 m 之后，我們可以重寫求均值的運算：

這里的 ? 是逐位對應(yīng)相乘的意思。這樣一來，分子只對非 padding 部分求和，分母則是對非 padding 部分計數(shù)，不管你 padding 多少個零，最終算出來的結(jié)果都是一樣的。

如果要求 x 的最大值呢？我們有 max([1,0,3,4,5])=max([1,0,3,4,5,0,0,0])=5，似乎不用排除 padding 效應(yīng)了？在這個例子中是這樣，但還有可能是：

經(jīng)過 padding 后變成了：

如果直接對 padding 后的 x 求 max，那么得到的是 0，而 0 不在原來的范圍內(nèi)。這時候解決的方法是：讓 padding 部分足夠小，以至于 max（幾乎）不能取到 padding 部分，比如：

正常來說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出的數(shù)量級不會很大，所以經(jīng)過后，padding 部分在這個數(shù)量級中上，可以保證取 max 的話不會取到 padding 部分了。

處理 softmax 的 padding 也是如此。在 Attention 或者指針網(wǎng)絡(luò)時，我們就有可能遇到對變長的向量做 softmax，如果直接對 padding 后的向量做 softmax，那么 padding 部分也會平攤一部分概率，導(dǎo)致實際有意義的部分概率之和都不等于 1 了。解決辦法跟 max 時一樣，讓 padding 部分足夠小足夠小，使得足夠接近于 0，以至于可以忽略：

上面幾個算子的 mask 處理算是比較特殊的，其余運算的 mask 處理（除了雙向 RNN），基本上只需要輸出：

就行了，也就是讓 padding 部分保持為 0。

Keras實現(xiàn)要點

Keras 自帶了 mask 功能，但是不建議用，因為自帶的 mask 不夠清晰靈活，而且也不支持所有的層，強烈建議讀者自己實現(xiàn) mask。?

近來開源的好幾個模型都已經(jīng)給出了足夠多的 mask 案例，我相信讀者只要認真去閱讀源碼，一定很容易理解 mask 的實現(xiàn)方式的，這里簡單提一下幾個要點。

一般來說 NLP 模型的輸入是詞 ID 矩陣，形狀為 [batch_size, seq_len]，其中我會用 0 作為 padding 的 ID，而 1 作為 UNK 的 ID，剩下的就隨意了，然后我就用一個 Lambda 層生成 mask 矩陣：

#?x是詞ID矩陣
mask?=?Lambda(lambda?x:?K.cast(K.greater(K.expand_dims(x,?2),?0),?'float32'))(x)

這樣生成的 mask 矩陣大小是 [batch_size, seq_len, 1]，然后詞 ID 矩陣經(jīng)過 Embedding 層后的大小為 [batch_size, seq_len, word_size]，這樣一來就可以用 mask 矩陣對輸出結(jié)果就行處理了。這種寫法只是我的習慣，并非就是唯一的標準。

結(jié)合：雙向RNN

剛才我們的討論排除了雙向 RNN，這是因為 RNN 是遞歸模型，沒辦法簡單地 mask（主要是逆向 RNN 這部分）。所謂雙向 RNN，就是正反各做一次 RNN 然后拼接或者相加之類的。

假如我們要對 [1,0,3,4,5,0,0,0] 做逆向 RNN 運算時，最后輸出的結(jié)果都會包含 padding 部分的 0（因為 padding 部分在一開始就參與了運算）。因此事后是沒法排除的，只有在事前排除。

排除的方案是：要做逆向 RNN，先將 [1,0,3,4,5,0,0,0] 反轉(zhuǎn)為 [5,4,3,0,1,0,0,0]，然后做一個正向 RNN，然后再把結(jié)果反轉(zhuǎn)回去，要注意反轉(zhuǎn)的時候只反轉(zhuǎn)非 padding 部分（這樣才能保證遞歸運算時 padding 部分始終不參與，并且保證跟正向 RNN 的結(jié)果對齊），這個 tensorflow 提供了現(xiàn)成的函數(shù) tf.reverse_sequence()。

遺憾的是，Keras 自帶的 Bidirectional 并沒有這個功能，所以我重寫了它，供讀者參考：

class?OurBidirectional(OurLayer):
????"""自己封裝雙向RNN，允許傳入mask，保證對齊
????"""
????def?__init__(self,?layer,?**args):
????????super(OurBidirectional,?self).__init__(**args)
????????self.forward_layer?=?copy.deepcopy(layer)
????????self.backward_layer?=?copy.deepcopy(layer)
????????self.forward_layer.name?=?'forward_'?+?self.forward_layer.name
????????self.backward_layer.name?=?'backward_'?+?self.backward_layer.name
????def?reverse_sequence(self,?x,?mask):
????????"""這里的mask.shape是[batch_size,?seq_len,?1]
????????"""
????????seq_len?=?K.round(K.sum(mask,?1)[:,?0])
????????seq_len?=?K.cast(seq_len,?'int32')
????????return?K.tf.reverse_sequence(x,?seq_len,?seq_dim=1)
????def?call(self,?inputs):
????????x,?mask?=?inputs
????????x_forward?=?self.reuse(self.forward_layer,?x)
????????x_backward?=?self.reverse_sequence(x,?mask)
????????x_backward?=?self.reuse(self.backward_layer,?x_backward)
????????x_backward?=?self.reverse_sequence(x_backward,?mask)
????????x?=?K.concatenate([x_forward,?x_backward],?2)
????????return?x?*?mask
????def?compute_output_shape(self,?input_shape):
????????return?(None,?input_shape[0][1],?self.forward_layer.units?*?2)

使用方法跟自帶的 Bidirectional 基本一樣的，只不過要多傳入 mask 矩陣，比如：

x?=?OurBidirectional(LSTM(128))([x,?x_mask])

小結(jié)

Keras 是一個極其友好、極其靈活的高層深度學習 API 封裝，千萬不要聽信網(wǎng)上流傳的“Keras 對新手很友好，但是欠缺靈活性”的謠言。Keras 對新手很友好，對老手更友好，對需要頻繁自定義模塊的用戶更更友好。

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