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A094-albert模型实现微信公众号虚假新闻分类基于flask系统带论文带手把手代码讲解教程

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4. 模型介绍

4.1、模型结构

ALBERT（A Lite BERT）是一种基于BERT的轻量级预训练语言模型，旨在减少参数数量并提高训练效率。ALBERT通过参数共享和分解技术，显著降低了模型的参数量，同时保持了与BERT相当的性能。

  1. 模型结构概述

AlbertForSequenceClassification是一个用于序列分类任务的ALBERT模型。它由以下几个主要部分组成：

  • AlbertEmbeddings: 负责将输入的单词、位置和句子类型信息转换为嵌入向量。

  • AlbertTransformer: 包含多层ALBERT编码器，用于处理嵌入向量并生成上下文相关的表示。

  • Pooler: 对编码器的输出进行池化操作，生成句子级别的表示。

  • Classifier: 将池化后的表示映射到分类任务的输出空间。

  • 模型组件详解

2.1 AlbertEmbeddings

AlbertEmbeddings负责将输入的单词、位置和句子类型信息转换为嵌入向量。它包括以下子模块：

  • word_embeddings: 将输入的单词ID映射为128维的嵌入向量。词汇表大小为21128，padding_idx=0表示填充符号的索引为0。

  • position_embeddings: 将位置ID映射为128维的嵌入向量。最大序列长度为512。

  • token_type_embeddings: 将句子类型ID（如句子A和句子B）映射为128维的嵌入向量。句子类型数量为2。

  • LayerNorm: 对嵌入向量进行层归一化，稳定训练过程。

  • dropout: 在训练过程中随机丢弃部分神经元，防止过拟合。

2.2 AlbertTransformer

AlbertTransformer是ALBERT模型的核心部分，包含多层ALBERT编码器。它由以下子模块组成：

  • embedding_hidden_mapping_in: 将128维的嵌入向量映射到768维的隐藏空间。

  • albert_layer_groups: 包含多个AlbertLayerGroup，每个组共享参数以减少模型大小。

  • AlbertLayer: 每个AlbertLayer包含以下组件：

    • full_layer_layer_norm: 对输入进行层归一化。

    • attention: 自注意力机制，包括query、key、value线性变换和注意力输出。

    • attention_dropout: 在注意力计算中随机丢弃部分权重。

    • output_dropout: 在注意力输出中随机丢弃部分神经元。

    • dense: 将注意力输出映射回768维空间。

    • LayerNorm: 对注意力输出进行层归一化。

    • ffn: 前馈神经网络，将768维的输入映射到3072维的中间空间。

    • ffn_output: 将3072维的中间表示映射回768维的输出空间。

    • activation: 使用ReLU激活函数。

    • dropout: 在前馈网络输出中随机丢弃部分神经元。

2.3 Pooler

Pooler用于生成句子级别的表示：

  • Linear: 将768维的隐藏表示映射到768维的池化表示。

  • Tanh: 对池化表示应用Tanh激活函数。

2.4 Classifier

Classifier用于将池化后的表示映射到分类任务的输出空间：

  • Linear: 将768维的池化表示映射到2维的输出空间（适用于二分类任务）。

  • dropout: 在分类器输出中随机丢弃部分神经元，防止过拟合。

  • 模型参数与配置

  • 词汇表大小: 21128

  • 嵌入维度: 128

  • 隐藏层维度: 768

  • 中间层维度（FFN）: 3072

  • 最大序列长度: 512

  • 句子类型数量: 2

  • 分类任务输出维度: 2

4.2、AdamW优化器介绍

AdamW 是 Adam 优化器的一个改进版本，专门针对深度学习模型的训练进行了优化。它在 Adam 的基础上引入了**权重衰减（Weight Decay）**的正确实现方式

1.2 Adam 的问题

在原始的 Adam 优化器中，权重衰减（L2 正则化）的实现方式存在问题：

  • 权重衰减被直接添加到梯度中，导致权重衰减与学习率耦合。这种耦合会导致权重衰减的效果受到学习率的影响，从而影响模型的训练效果。

1.3 AdamW 的改进

AdamW 通过将权重衰减与梯度更新分离，解决了上述问题：

  • 权重衰减不再直接添加到梯度中，而是在参数更新时单独应用。

  • 这种方式使得权重衰减的效果更加稳定，且与学习率无关。

常见的 Transformer 优化器

  1. AdamW

  2. 特点：Adam 的改进版本，解耦了权重衰减和学习率。

  3. 适用场景：训练大规模预训练模型（如 BERT、GPT）。

  4. 优点：稳定、高效，适合复杂模型。

  5. 缺点：超参数较多，需要调参。

  6. Adam

  7. 特点：自适应学习率优化器，结合动量和 RMSProp。

  8. 适用场景：通用深度学习任务。

  9. 优点：自适应学习率，收敛速度快。

  10. 缺点：权重衰减与学习率耦合，可能导致训练不稳定。

  11. SGD（随机梯度下降）

  12. 特点：经典的优化算法，直接使用梯度更新参数。

  13. 适用场景：小规模数据集或简单模型。

  14. 优点：简单、易于理解。

  15. 缺点：收敛速度慢，容易陷入局部最优。

  16. RMSProp

  17. 特点：自适应学习率优化器，基于梯度的二阶矩。

  18. 适用场景：非平稳目标函数（如 RNN）。

  19. 优点：适合处理非平稳目标。

  20. 缺点：对学习率敏感。

  21. Adagrad

  22. 特点：自适应学习率优化器，适合稀疏数据。

  23. 适用场景：稀疏数据或特征频率差异较大的任务。

  24. 优点：自动调整学习率。

  25. 缺点：学习率会逐渐减小，可能导致训练过早停止。

  26. Adafactor

  27. 特点：Adam 的轻量级版本，减少内存占用。

  28. 适用场景：大规模模型训练（如 T5）。

  29. 优点：内存效率高。

  30. 缺点：性能可能略低于 AdamW。

优化器对比表格

优化器的选择建议

  1. AdamW：

  2. 推荐用于训练 Transformer 模型（如 BERT、GPT）。

  3. 适合需要解耦权重衰减的场景。

  4. Adam：

  5. 适合通用深度学习任务。

  6. 如果不需要解耦权重衰减，可以使用 Adam。

  7. SGD：

  8. 适合小规模数据集或简单模型。

  9. 如果需要更强的泛化能力，可以尝试 SGD。

  10. RMSProp：

  11. 适合非平稳目标函数（如 RNN）。

  12. 在处理时间序列数据时表现较好。

  13. Adagrad：

  14. 适合稀疏数据或特征频率差异较大的任务。

  15. 在自然语言处理任务中可能有用。

  16. Adafactor：

  17. 推荐用于大规模模型训练（如 T5）。

  18. 在内存受限的情况下表现优异。

4.3、学习率调度器介绍

  • 学习率调度器可以根据训练进度动态调整学习率，从而提高模型的训练效果。

  • 常见的学习率调度策略包括：

  • 预热（Warmup）：在训练初期逐步增加学习率，避免模型参数更新过快。

  • 衰减（Decay）：在训练后期逐步减小学习率，使模型更稳定地收敛。

  • 常见的学习率调度器

1.1 线性学习率调度器（Linear Schedule）

  • 特点：学习率从初始值线性衰减到 0。

  • 适用场景：通用深度学习任务，尤其是 Transformer 模型。

  • 优点：简单易用，适合大多数任务。

  • 缺点：衰减策略较为固定，可能不适合复杂任务。

1.2 余弦学习率调度器（Cosine Schedule）

  • 特点：学习率按照余弦函数从初始值衰减到 0。

  • 适用场景：需要平滑调整学习率的任务。

  • 优点：平滑衰减，避免学习率突变。

  • 缺点：计算复杂度略高。

1.3 指数学习率调度器（Exponential Schedule）

  • 特点：学习率按指数函数衰减。

  • 适用场景：需要快速衰减学习率的任务。

  • 优点：衰减速度快，适合快速收敛。

  • 缺点：可能过早衰减学习率，导致训练停滞。

1.4 带预热的学习率调度器（Warmup Schedule）

  • 特点：在训练初期逐步增加学习率（预热），然后按照某种策略衰减。

  • 适用场景：大规模预训练模型（如 BERT、GPT）。

  • 优点：避免训练初期学习率过大导致不稳定。

  • 缺点：需要设置预热步数。

1.5 多步学习率调度器（MultiStep Schedule）

  • 特点：在预定义的训练步数或 epoch 处将学习率乘以一个衰减因子。

  • 适用场景：需要分段调整学习率的任务。

  • 优点：灵活，适合复杂任务。

  • 缺点：需要手动设置衰减点。

1.6 循环学习率调度器（Cyclic Schedule）

  • 特点：学习率在预设范围内周期性变化。

  • 适用场景：需要跳出局部最优的任务。

  • 优点：有助于跳出局部最优。

  • 缺点：训练过程不稳定。

  • 学习率调度器的对比表格