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  报道  

来源：Google AI blog

编辑：LRS

来自：新智元

【导读】谷歌的搜索引擎需要很多标注数据吗？NO！半监督学习才是他的核心训练方式！卡内基梅隆华人博士提出的Noisy Student在ImageNet夺冠后又在谷歌搜索中大展身手，本文将带你揭秘知识蒸馏的正确打开方式。

监督学习是机器学习界最常用的一种方法，只需要根据已有的数据点和标注数据即可用来训练预测模型。

在工业界，由于监督学习的实现比较简单，所以通常是首选方案。

然而，监督式学习需要精确标记的数据，收集这些数据通常是劳动密集型的任务。

此外，随着更强大的计算机体系结构设计、算法和硬件(gpu/tpu)可以提高模型的训练效率，训练大型模型来实现更高的质量的模型也变得更容易，这反过来又需要更多标记数据来继续训练更大的模型。

为了减少对有标签数据的需求，一个重要的机器学习领域：半监督学习被提出来，它能够结合少量的有标签数据和大量的无标签的数据来预测，最近许多模型如UDA，SimCLR都已经证明了半监督学习的有效性。

受到之前模型的启发，Google 提出了一个全新的半监督蒸馏模型SSD（semi-supervised distillation），是2019年提出的Noisy Student模型的简化版本，这个模型在自然语言处理领域取得了巨大的成功。

目前SSD模型已经应用在了Google搜索中的上下文语言理解中，并且性能强劲。

这是半监督学习在大规模应用的首个成功案例，论文中还说明了这个模型对生产规模较大系统的潜在影响。

Noisy Student提出于2019年，是一个有效的半监督学习方法，即使在有标签数据很多的情况下，依然能够取得稳定的效果。

在Noisy Student之前，有大量关于半监督学习的研究。尽管进行了如此广泛的研究，但这样的半监督模型系统通常只能在低数据（low-data）环境下运行良好，例如，CIFAR、 SVHN 和10% 的 ImageNet。

Noisy Student的第一作者是谢其哲，是卡内基梅隆大学的博士生，本科毕业于上海交通大学，曾在Google Brain, 微软亚洲研究院实习。

随着标记数据的增加时，这些模型便无法与完全监督式学习系统竞争，这是影响半监督方法应用于生产中的重要应用，如搜索引擎和自动驾驶汽车领域急需一个可靠的半监督系统模型。

这一缺陷促使Google 开发了Noisy Student，这是一种在高数据量情况下依然能够运行良好的半监督学习方法，同时在 ImageNet 上使用130M 额外的未标记图像实现了最高的准确度。

它在ImageNet上达到88.4%的top-1准确率，相比ImageNet上需要35亿弱标注Instagram图像的sota模型来说，Noisy Student要好2.0%。

在鲁邦性测试集上，它将ImageNet-A-top-1的准确率从61.0%提高到83.7%，将ImageNet-C的平均错误率从45.7降低到28.3，并将ImageNet-P的平均翻转率从27.8降低到12.2。

Noisy Student的训练方式为使用相等或更大的学生模型，并在学习过程中向学生添加噪声，这扩展了自我训练和蒸馏的概念。

在ImageNet上，首先训练了一个有效的标记图像的网络模型，并用它作为teacher为300M的无标签图像生成伪标记。然后训练一个更大的EfficientNet作为学生模型上的组合标记和伪标记图像。

通过让student重新成为teacher来重复这个过程。在student的学习过程中，通过RandAugment向student注入dropout、随机深度、数据增强等噪声，使student的泛化能力强于teacher。

Noisy Student的训练有四个简单的步骤:

1、训练一个分类器(teacher)处理有标签的数据

2、teacher在一个更大的未标记数据集上推导出伪标签

3、训练一个更大的分类器对组合标记和伪标记数据，同时也增加噪声(成为Noisy Student)

4、(可选)回到第二步，student可以被当作一个新teacher重新标注数据并训练

因为Noisy Student模型可以生成伪标签，所以可以将它看作是一种自我训练的形式，通过重新训练自己以提高性能。

Noisy Student训练后的模型有一个令人惊讶的特性是，训练好的模型在鲁棒性（robustness）测试集上运行得非常好，这些测试集没有对它进行优化，包括 ImageNet-A、 ImageNet-C 和 ImageNet-P。在训练过程中加入的噪声不仅有助于学习，而且使模型更加健壮。

Noisy Student与知识蒸馏（knowledge distillation）类似，知识蒸馏一个将知识从大型模型(即teacher)转移到小型模型(即student)的过程。

蒸馏的目标是建立一个小模型提高预测速度，能够在生产环境中，以不牺牲太多准确率的情况下提升效率。

最简单的蒸馏装置包括一个teacher和使用相同的数据，但在实际使用中，可以使用多个teacher或为student预留一个单独的数据集。

与Noisy Student不同的是，知识蒸馏不会在训练过程中增加噪声(例如，数据增强或模型正则化) ，通常只包含一个较小的sutdent模型。相比之下，可以把Noisy Student看作是知识蒸馏的扩展过程。

训练半监督蒸馏生产模型的另一个策略是应用Noisy Student训练两次: 首先得到一个较大的teacher模型 t’，然后得到一个较小的student s。这种方法产生的模型比单独使用监督式学习或Noisy Student训练都要好。

具体来说，当应用于一系列 EfficientNet 模型的视觉领域时，从有5.3 m 参数的 EfficientNet-b0到有66M 参数的 EfficientNet-b7，这种策略对于每个给定的模型大小都能获得更好的性能。

Noisy Student的训练需要数据增强，例如 RandAugment (用于视觉)或 SpecAugment (用于语音) ，以便更好地工作。

但在某些确定的应用中，例如自然语言处理，这种类型的输入噪声是不容易获得的。对于这些的应用场景，Noisy Student的训练可以简化为无噪音。

在这种情况下，上述两阶段过程合并为一个更简单的方法，则称之为半监督蒸馏(SSD)。首先，teacher模型在未标记的数据集上推导出伪标签，然后训练一个新的teacher模型(t’) ，其大小与原来的teacher模型相同或更大。这一步本质上是自我训练，然后通过知识提炼，生成一个用于生产的较小的student模型。

半监督学习在视觉领域取得成功之后，很自然地就把这种技术引入到语言理解领域的应用中，例如谷歌搜索，将成为下一步具有更广泛用户影响力的合乎逻辑的举措。

在这种情况下，使用SSD在搜索引擎中的关键排序组件上。模型基于BERT ，以便更好地理解语言。

这项任务被证明非常适合于 SSD，事实上，将 SSD 应用到排名组件中，以更好地理解候选搜索结果与查询的相关性，也是在2020年搜索引擎的顶级启动中取得了最高的性能收益之一。

下面是一个查询示例，其中改进的模型展示了SSD能帮助模型金星更好的语言理解。

SSD 将继续改变机器学习在工业中的应用，从主流的监督式学习学习到半监督学习学习。

参考资料：

https://ai.googleblog.com/2021/07/from-vision-to-language-semi-supervised.html

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