关于Teacher Forcing、自回归和内部协变量偏移等概念梳理

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#深度学习 #人工智能

TeacherForcing是一种在训练序列到序列模型时使用的策略，通过使用真实目标序列来提高训练效率。自回归模型在语言建模和机器翻译中常见，但内部协变量偏移是个挑战。LayerNormalization解决了自回归模型和小批量数据的问题，比BatchNormalization更适合自然语言处理任务。

Teacher Forcing

        Teacher Forcing是一种训练神经网络生成模型的技术，通常应用于序列到序列（seq2seq）模型，特别是在机器翻译等任务中。它的基本思想是在训练时，将真实的目标序列作为解码器的输入，而不是将解码器自身生成的序列作为下一时刻的输入。

        具体地说，当训练序列到序列模型时，我们需要让模型预测给定输入序列的对应输出序列。如果使用自回归模型（比如循环神经网络或者Transformer）来实现，那么在预测输出序列的每个位置时，都需要将之前的预测结果作为下一个时刻的输入。这种方式在训练时可以有效地使模型学习到如何生成合理的输出序列，但是在推理时，模型必须在没有真实输出序列的情况下进行预测，这可能会导致模型产生累积误差，从而降低模型性能。

        为了缓解这个问题，我们可以在训练时使用Teacher Forcing，即将真实的目标输出序列作为下一个时刻的输入，而不是使用之前的预测结果。这样可以使模型更容易学习到正确的序列生成方式，但是也可能导致模型在推理时产生错误，因为它没有学习到如何在没有真实输出序列的情况下进行预测。

        因此，为了平衡训练时的效果和推理时的效果，通常会在训练过程中随机地使用Teacher Forcing和自回归的方式来训练模型。这种方法可以使模型同时具备更好的训练效果和推理效果。

自回归

        自回归模型是一种序列模型，其目标是预测一个序列中的下一个元素，它通常被用于语言建模、机器翻译和文本生成等任务。自回归模型使用先前的元素作为输入来生成下一个元素，因此在训练和生成时都需要考虑上下文，所以不能使用批量归一化

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51c自动驾驶~合集55
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我们研究了标记化和表示技术，关注 VLA 对视觉和语言信息的编码。谷歌在 2023 年推出 RT-2，作为里程碑式的 VLA 模型，统一视觉、语言和动作标记，将机器人控制视为自回归序列预测任务，使用离散余弦变换（DCT）压缩和字节对编码（BPE）离散化动作，使新对象处理性能提高 63%。VLA 模型作为多模态人工智能系统，统一视觉感知、语言理解和物理动作生成，使机器人或 AI 智能体通过端到端学习解释感官输入、理解情境并自主执行任务，弥合早期系统中视觉识别、语言理解和运动执行间的脱节，突破其能力限制。
机器学习 理论相关 (自用笔记)
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参考链接：机器学习实战教程(13篇)
51c自动驾驶~合集45
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01-06 1796
发行价为19美元，募资额达1.9亿美元。答:对于系统现在的状态进行观测，并预测下一个状态可能的值，把这个预测当做一个传感器来用，进行加权平均，例如测量位置:“目前gps传感器测到位置在正东方向5米处，速度为正东方向1米/秒，那么，下一秒预测的值是正东方向6米处，在下一秒的测量数据中，会综合考虑预测值和实际测量值。对于奇异值,它跟我们特征分解中的特征值类似，在奇异值矩阵中也是按照从大到小排列，而且奇异值的减少特别的快，在很多情况下，前10%甚至1%的奇异值的和就占了全部的奇异值之和的99%以上的比例。
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12-17 1562
现有激光雷达语义分割的SOTA方法通常包含专门为机械旋转激光雷达设计的归纳偏置。这限制了模型在其他类型激光雷达技术中的通用性，并使超参数调整变得更加复杂。为了解决这些问题，上海交通大学团队提出了一种通用的框架SFPNet，用稀疏焦点机制代替窗口注意力机制，以适应市场上流行的各种类型的激光雷达。SFPNet能够提取多层上下文信息，并使用门控机制动态聚合不同层次的信息。作者还提出了一种针对工业机器人应用场景的新型混合固态激光雷达语义分割数据集S.MID。
强制教学（Teacher Forcing）
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02-06 3535
强制教学（Teacher Forcing）是序列生成任务（如RNN、LSTM、GRU以及Transformer等模型）中常用的训练技巧，主要用于加速模型的训练和提高收敛速度。Teacher Forcing是用于加速RNN、LSTM、GRU训练的方法，训练时用真实标签作为下一步输入，而不是使用模型预测值。优点：加快训练速度、减少梯度消失问题。缺点：导致Exposure Bias，测试时可能表现较差。改进方法：逐步减少Teacher Forcing率、使用Scheduled Sampling。
“教师强制“（Teacher Forcing）和“计划采样“（Scheduled Sampling）
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10-17 2332
然而，这种方法也有一个缺点：在真实的应用中，模型在预测时不会有访问到真实的历史数据。这是因为模型在训练时一直看到了真实的数据，但在预测时只能依赖于它自己的预测。在这种训练方法中，模型不是使用它自己在上一个时间步的预测作为下一个时间步的输入，而是使用真实的上一个时间步的输出。在给定的代码中，通过复制目标列并将其放在数据框的前面，我们为模型提供了真实的历史数据，使其可以在训练时使用教师强制技巧。：使用真实的历史数据而不是模型的预测可以使模型更快地收敛，因为它不会因为早期预测的错误而被误导。
机器学习笔记：RNN值Teacher Forcing
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p可以随着训练的Epoch 进行衰减：Exponential Decay, Inverse Sigmoid decay 和 Linear decay。即使前一个预测不准确，网络也可以在准确的数据指导下继续学习。
Professor Forcing: A New Algorithm for Training Recurrent Networks翻译
nopSled
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摘要 Teacher Forcing算法通过在训练的时候，将目标输出作为输入并使用网络自己的一次性预测来进行多步采样，从而对循环神经网络进行训练。我们引入Professor Forcing算法，在训练网络以及在多个时刻从网络采样时，使用对抗域自适应（adversarial domain adaptation）来鼓励循环网络的动态变化相同。我们将Professor Forcing应用到语言模型，原始...
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以一个seq2seq模型为例，某一时刻t应该输出”you"这个词，但却错误的输出了“I”，那么如果将错误的输出传递给下一个时间序列，必然会影响接下来的输出，这个时候就有以下的策略。 两种策略为： 不管上一时刻输出是什么，当前时刻的输入总是规定好的，按照给定的 target 进行输入 当前时刻的输入和上一时刻的输出，是有关联的。具体来说就是，当前时刻的输入就是上一时刻的输出 如果使用第二种方式，其中只要一步预测错，后面的预测就会越来越跑偏，很难收敛 但是第一种训练方式存在以下的问题： 在解码的时候
Teacher Forcing for Recurrent Neural Networks
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Teacher Forcing是一种用来快速而有效地训练循环神经网络模型的方法，这种方法以上一时刻的输出作为下一时刻的输入。 　　它是一种网络训练方法，对于开发用于机器翻译，文本摘要和图像字幕的深度学习语言模型以及许多其他应用程序至关重要。 　　阅读这篇文章后，你会知道： 训练循环神经网络的问题是使用上一时刻的输出作为下一时刻的输入。 在训练这些类型的循环网络时，Teacher Forcing是...
写一个基于tensorflow具有teacher forcing的自回归seq2seq训练代码
04-13
<think>好的，我现在需要解决用户的问题：如何在TensorFlow中实现一个具有teacher forcing机制的自回归seq2seq模型的训练代码。首先，我需要回顾一下相关的知识点，并整理出实现的步骤。 首先，用户提到了teacher forcing，这通常用于训练序列到序列（seq2seq）模型，特别是在机器翻译或文本生成任务中。Teacher forcing的基本思想是在训练时，使用真实的目标序列作为解码器的输入，而不是使用解码器自己生成的输出。这样可以避免错误在时间步之间的传播，加快收敛速度[^1][^3][^4]。 接下来是自回归模型。自回归意味着解码器在生成每个时间步的输出时，会依赖于之前时间步的输出。在训练时，即使使用teacher forcing，解码器仍然需要以自回归的方式处理输入，即每一步的输入是上一步的真实标签（训练时）或预测结果（推理时）。 现在，我需要考虑TensorFlow中的实现方式。TensorFlow提供了几种构建seq2seq模型的方法，例如使用tf.keras API或更低级的API如tf.nn.seq2seq。不过，现在更常见的是使用Keras层来构建自定义模型，尤其是从TensorFlow 2.x开始，Eager Execution成为默认模式，动态模型构建更加方便。 首先，构建编码器和解码器。编码器通常是一个RNN（如LSTM或GRU），处理输入序列并生成上下文向量（最后一个隐藏状态）以及可能的中间状态。解码器也是一个RNN，它接收编码器的输出和初始状态，然后在每个时间步生成输出。 在训练阶段，解码器的输入是目标序列向右移动一位（添加开始标记），这样每个时间步的输入对应真实标签的前一个时间步。例如，如果目标序列是[<start>, y1, y2, <end>]，则解码器的输入会是[<start>, y1, y2]，而预期输出是[y1, y2, <end>]。 接下来，实现teacher forcing。在自定义训练循环中，每个时间步的解码器输入都是来自真实标签，而不是前一步的预测。这需要在每个时间步将真实的输入序列传递给解码器，并收集所有时间步的输出，然后计算损失函数。 需要注意的是，在TensorFlow中，可以通过将整个目标序列作为输入来实现teacher forcing，而不是动态地在每个时间步选择输入。例如，使用tf.keras.layers.RNN或tf.keras.layers.LSTM，并将整个目标序列作为输入，同时设置参数time_major或调整输入形状。 然后，定义损失函数。对于每个时间步的输出，计算与真实标签的交叉熵损失，并汇总所有时间步的损失。需要注意的是，可能需要屏蔽填充部分（padding）的损失，这可以通过使用tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy并设置mask参数，或者在损失计算时忽略特定索引（如0）来实现。 接下来，构建模型的结构。编码器将输入序列处理为上下文向量和状态，解码器使用该状态和输入序列（目标序列的偏移版本）生成输出。需要确保解码器在训练时接收正确的输入，即使用teacher forcing。 在编写代码时，可能会遇到如何将编码器的状态传递给解码器的问题。例如，如果编码器是双向的，可能需要合并正向和反向的最终状态，或者传递所有中间状态。此外，解码器的初始化状态通常由编码器的最终状态提供。 还需要考虑如何处理变长序列。在TensorFlow中，可以使用掩码（masking）来处理不同长度的序列，或者使用padded_batch在数据预处理阶段统一长度，并在损失计算时忽略填充部分。 此外，用户可能需要一个示例代码，所以需要提供一个简化的实现，包括模型定义、自定义训练循环和损失计算。可能需要使用tf.keras.Model子类化来创建自定义模型，以便更灵活地控制前向传播过程。 最后，测试代码的正确性，确保在训练时解码器确实接收了正确的输入，并且损失计算正确。可能需要使用简单的数据集（如复制任务）进行验证，观察模型是否能够正确收敛。 总结步骤： 1. 定义编码器和解码器结构，使用LSTM或GRU层。 2. 在解码器的训练过程中，使用目标序列作为输入（teacher forcing）。 3. 自定义训练循环，计算每个时间步的损失并反向传播。 4. 处理变长序列和填充，确保损失函数正确屏蔽填充部分。 5. 提供示例代码，并解释关键部分。 现在，需要检查是否有遗漏的细节，例如如何处理开始和结束标记，如何准备输入数据，以及如何管理模型的状态传递。同时，确保代码符合TensorFlow 2.x的最佳实践，如使用tf.GradientTape记录梯度，应用@tf.function装饰器以提高效率等。 可能的问题点： - 是否在解码器中正确传递了初始状态？ - 如何处理序列的掩码？ - 如何在自定义训练循环中高效地迭代时间步？ 考虑到用户可能需要一个简洁的示例，代码可能需要简化，例如使用单层LSTM，固定的序列长度，省略预处理步骤，仅展示核心的teacher forcing实现。</think>以下是一个基于TensorFlow实现带有Teacher Forcing的自回归seq2seq模型示例代码： ```python import tensorflow as tf class Seq2SeqModel(tf.keras.Model): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_units): super().__init__() # 编码器组件 self.encoder_embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.encoder_lstm = tf.keras.layers.LSTM(hidden_units, return_state=True) # 解码器组件 self.decoder_embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.decoder_lstm = tf.keras.layers.LSTM(hidden_units, return_sequences=True, return_state=True) self.fc = tf.keras.layers.Dense(vocab_size) def call(self, inputs, training=True): # 编码过程 encoder_input, decoder_input = inputs enc_emb = self.encoder_embedding(encoder_input) _, state_h, state_c = self.encoder_lstm(enc_emb) encoder_states = [state_h, state_c] # 解码过程（使用teacher forcing） dec_emb = self.decoder_embedding(decoder_input) decoder_outputs, _, _ = self.decoder_lstm(dec_emb, initial_state=encoder_states) outputs = self.fc(decoder_outputs) return outputs # 超参数配置 VOCAB_SIZE = 10000 EMBEDDING_DIM = 256 HIDDEN_UNITS = 512 BATCH_SIZE = 64 # 初始化模型 model = Seq2SeqModel(VOCAB_SIZE, EMBEDDING_DIM, HIDDEN_UNITS) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True) # 自定义训练步骤 @tf.function def train_step(encoder_input, decoder_input, decoder_target): with tf.GradientTape() as tape: # 前向传播（自动应用teacher forcing） predictions = model((encoder_input, decoder_input), training=True) # 计算损失（自动处理序列维度） loss = loss_object(decoder_target, predictions) # 添加masking处理（示例假设padding使用0填充） mask = tf.math.logical_not(tf.math.equal(decoder_target, 0)) mask = tf.cast(mask, dtype=loss.dtype) loss *= mask loss = tf.reduce_sum(loss)/tf.reduce_sum(mask) # 反向传播 gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables)) return loss ``` 说明 ``` 阶段调整 ``` 相关问题
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