简介

LHUC 即 Learning Hidden Unit Contributions，意为“学习隐藏单元贡献”。

这一概念主要应用于神经网络的声学模型自适应中。其核心思想是通过线性重组隐藏单元，以一种依赖于说话人或环境的方式，使用少量无监督自适应数据，来提升模型的性能。

例如，快手将 LHUC 的思想应用在推荐精排模型中，设计出了 ppnet（parameter personalized net）。ppnet 的左侧是常见的 dnn 网络结构，右侧是特有的模块，包括 gaten 和只给 gaten 作为输入的 id 特征（如 userid、photoid、authorid 等）。左侧所有特征的 embedding 会和这几个 id 特征的 embedding 拼接到一起，作为所有 gaten 的输入。gaten 的数量与左侧神经网络的层数一致，其输出与每一层神经网络的输入做逐元素乘积，从而为神经网络层的输入增加个性化偏置项，以提升模型的目标预估能力。

通过这种方式，可以为不同的用户或任务学习特定的隐式单元贡献，从而使模型具有更强的适应性，在语音识别、推荐系统等领域都能取得较好的效果。在不同的应用场景中，LHUC 的具体实现和参数设置可能会有所不同，但其基本原理都是通过学习隐藏单元的贡献来优化模型性能。

LHUC（Linear Hidden Unit Contribution）是一种用于神经网络微调的技术，特别适用于语音识别和自然语言处理任务。LHUC 通过引入额外的线性层来调整预训练模型的隐藏层输出，从而加速模型的微调过程并提高性能。

LHUC 的基本思想

LHUC 的核心思想是在每个隐藏层的输出上添加一个线性变换，该变换通过学习一个缩放因子来调整隐藏层的输出。具体来说，对于每个隐藏层 ，LHUC 引入一个可学习的缩放因子 ，使得输出变为 ，其中 表示逐元素乘法。

使用 TensorFlow 实现 LHUC

以下是一个使用 TensorFlow 实现 LHUC 的示例。我们将以一个简单的多层感知机（MLP）为例，展示如何在每个隐藏层上应用 LHUC。

1. 导入必要的库

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input
from tensorflow.keras.models import Model

2. 定义 LHUC 层

我们定义一个自定义的 LHUC 层，该层将在每个隐藏层的输出上应用一个可学习的缩放因子。

class LHUC(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, **kwargs):
        super(LHUC, self).__init__(**kwargs)

    def build(self, input_shape):
        self.alpha = self.add_weight(
            shape=(input_shape[-1],),
            initializer='ones',
            trainable=True,
            name='alpha'
        )

    def call(self, inputs):
        return inputs * self.alpha

3. 构建带有 LHUC 的 MLP 模型

我们构建一个简单的多层感知机，并在每个隐藏层后添加一个 LHUC 层。

def create_lhuc_mlp(input_dim, hidden_units, num_classes):
    inputs = Input(shape=(input_dim,))
    x = inputs

    for units in hidden_units:
        x = Dense(units, activation='relu')(x)
        x = LHUC()(x)  # 添加 LHUC 层

    outputs = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)
    model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    return model

4. 编译和训练模型

我们编译模型并使用一些示例数据进行训练。

# 参数设置
input_dim = 100
hidden_units = [128, 64]
num_classes = 10

# 创建模型
model = create_lhuc_mlp(input_dim, hidden_units, num_classes)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 生成示例数据
import numpy as np
x_train = np.random.rand(1000, input_dim)
y_train = np.random.randint(0, num_classes, size=(1000,))

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

解释

  1. LHUC 层：

  2. LHUC 类继承自 tf.keras.layers.Layer。

  3. build 方法中，我们为每个隐藏层的输出添加一个可学习的缩放因子 alpha。
  4. call 方法中，我们通过逐元素乘法将 alpha 应用于输入 inputs。

  5. MLP 模型：

  6. create_lhuc_mlp 函数定义了一个多层感知机模型。

  7. 在每个隐藏层后，我们添加了一个 LHUC 层。
  8. 最后，我们添加了一个输出层，使用 softmax 激活函数进行分类。

  9. 编译和训练：

  10. 我们使用 adam 优化器和 sparse_categorical_crossentropy 损失函数编译模型。

  11. 生成了一些随机数据进行训练。

总结

通过在每个隐藏层后添加 LHUC 层，我们可以更灵活地调整预训练模型的隐藏层输出，从而加速微调过程并提高模型性能。希望这个示例能帮助你理解如何在 TensorFlow 中实现 LHUC。如果你有更具体的问题或需要进一步的指导，请随时提问。

参考

  • https://arxiv.org/abs/1601.02828