来源：NIPS 2015
本文介绍了decode时采样的一种新方法，称为“curriculum learning”（课程学习），对应的采样方法叫做“scheduled sampling”（计划采样）。

  • 传统方法的问题：传统的神经网络训练时和预测时的输入不一样。

    比如对于上图这种网络结构，训练时上一步的y是真实序列标记，然后做为输入到下一步，而预测时上一步的y是模型的输出，然后再做为下一步的输入。这种训练和预测时输入的差异导致了一个问题：当在某一步做出一个错误选择后，后面可能会产生累积错误。因为训练和预测时的前一输入的选择不同，导致可能会出现预测时产生的序列在训练过程中从没有出现过，导致预测时模型不知道如何选择。基于此，作者提出尽量让训练和预测过程一致的“课程学习”

  • “课程学习”和”计划采样“

    课程学习如上图所示，训练时网络将不再完全采用真实序列标记做为下一步的输入，而是以一个概率p选择真实标记，以1-p选择模型自身的输出。“计划采样”即p的大小在训练过程中是变化的，就像学习率一样。作者的思想是：一开始网络训练不充分，那么p尽量选大值，即尽量使用真实标记。然后随着训练的进行，模型训练越来越充分，这时p也要减小，即尽量选择模型自己的输出。这样就尽量使模型训练和预测保持一致。
    p随训练次数的变化方式有如下选择：

  • 实验
    本文提出的想法在image captioning，Constituency Parsing，speech Recognition等任务上较之前的成果取得了一定improve。

paper地址：http://papers.nips.cc/paper/5956-scheduled-sampling-for-sequence-prediction-with-recurrent-neural-networks.pdf

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