干货 | 你的 KL 散度 vanish 了吗？

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VAE的处理trick

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探讨了变分自编码器(VAE)在对话生成任务中的KL消失问题，分析了其成因并提出了八大解决方案，包括KL成本退火、FreeBits、归一化流等，旨在改善VAE与RNN/PixelCNN等自回归模型结合时的表现。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

转自：https://www.sohu.com/a/216987798_297288

最近（其实是去年）和大家分享过 Variational Autoencoder (VAE) 在对话生成（文本生成）上的一些应用（点击查看）。由于生成模型的新颖性和效果都能让人眼前一亮，所以越来越多的学者都对其进行了探索与尝试。然而当 VAE 和强如RNN/PixelCNN 这样的autoregressive models 在一起训练时，会出现糟糕的 “KL-vanishing problem”，或者说是 “posterior collapse”。那我们今天深入一下这个问题，希望能在对大家有所帮助的同时呢顺便夹带一下私货（捂脸）。今天会涉及的论文有：

1.《Generating sentences from a continuous space》. CONLL 2016.

2. 《Improving variational inference with inverse autoregressive flow》. NIPS 2016.

3. 《Variational lossy autoencoder》. ICLR 2017.

4. 《Improving Variational Encoder-Decoders in Dialogue Generation》. AAAI 2018.

5. 《Z-Forcing: Training Stochastic Recurrent Networks》. NIPS 2017.

6. 《Improved Variational Autoencoders for Text Modeling using Dilated Convolutions》. ICML 2017.

7. 《Learning discourse-level diversity for neural dialog models using conditional variational autoencoders》. ACL 2017.

8. 《Data noising as smoothing inneural network language models》. ICLR 2017.

我们先来看看导致 KL-vanishing 的原因是什么？回到VAE 的 ELBO objective：

包含reconstruction loss 和KL loss 两部分。我们的目标是最大化 ELBO，等价于最小化 KL 项并最大化 reconstruction 项。先看 KL 项，如果简单的将data x 和latent variable z 无关并让 q(z|x) = q(z) = p(z)，即posterior 退化为和 prior 一样的高斯，KL 就可以取得最小值0。再看 reconstruction 部分，当扮演 p(x|z) 角色的decoder 足够强大，仅凭自己就可以 model q(x)分布，那么也没有必要去依赖 z。

以上两个原因导致了 KL-vanishing。因此，我们也可以有两大角度去解决这个问题。第一，对于 KL，我们需要为latent variable 寻找更为flexible 的 prior 和posterior，不仅仅是因为优化 mean- field Gaussian distribution的 KL 显得过于容易，而且真实情况下的 posterior 也不可能只是个 Gaussian distribution。第二，对于 reconstruction 项，我们需要一个不那么强大的decoder，让 decoder 也去依赖 z，不要一个人把事情做了。

那我们来把试图解决这个问题的方法按照上述的两个角度做个分类：

第一大类：从 KL 出发

1、KL cost annealing

KL cost annealing 在使用上非常简单，只需要在 KL 项上乘以一个权重系数，训练刚开始的时候系数大小为0，给 q(z|x) 多一点时间学会把 x 的信息 encode 到 z 里，再随着训练 step 的增加逐渐系数增大到 1。通常搭配 word drop-out（下面有介绍）一起使用效果最佳。

代表作：《Generating sentences from a continuous space》. CONLL 2016.

优点：代码改动很小

缺点：需要针对不同数据集调整增大的速度。推荐作为 baseline。

2、Free Bits

Free Bits 的想法也非常简单，为了能让更多的信息被 encode 到latent variable 里，我们让KL 项的每一维都“保留一点空间”。具体来说，如果这一维的 KL 值太小，我们就不去碰它，等到它增大超过一个阈值再优化。由此可得损失函数是：

当然，我们也可以在整个KL 上控制而不用细分到每一维度，但是这可能会导致只有很少的维度在起作用，z 的绝大部分维度并没有包含 x 的信息。

代表作：《Improving variationalinference with inverse autoregressive flow》. NIPS 2016.

优点：Free Bits的方法操作简单

缺点：阈值 ε 也是要不断尝试的，我个人建议选取比如5左右的一个相对较小值。

3、Normalizing flow

Normalizing flow 的思想有很多变种，包括 Autoregressive Flow、Inverse Autoregressive Flow 等等。核心思想是我们先从一个简单分布采样 latent variable，接着通过不断迭代可逆的转换让 latent variable 更为flexible。这类方法大多是为了得到一个更好的 posterior，毕竟直接用 Gaussian 建模现实问题是不够准确的。但是方法复杂度较高，一个可行的替代方案是我们可以用 adversarial learning 的思想来学习 posterior，这里不多做展开。这个方法还没有在NLP 上实践过，也许可以发paper（大雾）。

代表作：《Variational lossy autoencoder》. ICLR 2017.

优点：不再局限于高斯分布

缺点：方法复杂度较高

4、Auxiliary Autoencoder

这个方法我们在对话生成上率先提出并进行了尝试，对于 VAE+RNN 的组合来说，RNN 和 VAE 各自的损失函数在训练初期其实会互相干扰，导致 posterior 学不好。同时，在用VAE（Conditional VAE，CVAE）建模对话时，posterior 得到的 z 是否能蕴含 response 的信息其实并不能保证。因此我们显式地利用 z 对 response 的 hidden 层做Autoencoder，并且将 VAE 和AE 两部分分开训练，保证更容易收敛。

如果只是应用在文本生成上就更为简单了，损失函数如下：

看上去只需要在decode 之前加一层 hidden 层，并在损失函数里加上对 hidden 层的autoencoder loss，但是却可以显著避免KL-vanishing 的问题，同时保证了最优值和原公式保持一致。近期我们会一起放出论文和代码。

代表作：《Improving Variational Encoder-Decoders in Dialogue Generation》. AAAI 2018.

《Z-Forcing: Training Stochastic Recurrent Networks》. NIPS 2017.

第二大类：从 reconstruction 项出发

5、Word drop-out

Word drop-out 是典型的弱化 decoder 的方法。在训练阶段，我们将decoder 的部分输入词替换为UNK，也就是说 RNN 无法仅依靠前面的生成的词来预测下一个词了，因此需要去多依赖 z。非常有趣的一点在于，这种弱化decoder 方法还带来了性能上的提升，在 ICLR 的《Data noising as smoothing inneural network language models》文中将 Word drop-out 证明为神经网络的平滑技术，因此大家可以放心使用。

代表作：《Generating sentences from a continuous space》. CONLL 2016.

6、CNN decoder

既然RNN 有问题，那不妨把目光放到 CNN 上。如果只用传统的CNN 可能 contextual capacity 较差，因此可以使用 Dilated CNN decoder，通过调整 CNN 的宽度，从最弱的 Bag-of-words model 到最强的LSTM ，Dilated CNN decoder 都可以无限逼近，因此不断尝试总可以找到最合适的，方法效果也非常的好。

代表作：《Improved Variational Autoencoders for Text Modeling using Dilated Convolutions》. ICML 2017.

7、Additional Loss

通过引入额外的 loss，例如让 z 额外去预测哪些单词会出现，因此也被称为 bag-of-words loss。之所以将其归类为第二类，因为这个方法可以看做是增大了 reconstruction 的权重，让 model 更多去关注优化reconstruction 项而不是KL。这个方法也可以非常有效避免 KL-vanishing。

代表作：《Learning discourse-level diversity for neural dialog models using conditional variational autoencoders》.ACL 2017.

以上就是今天全部的内容，如果还想了解更多，可以查看相关文章：