?PaperWeekly 原創 ·?作者?|?蘇劍林

單位?|?追一科技

研究方向?|?NLP、神經網絡

在之前的文章用時間換取效果：Keras 梯度累積優化器中，我們介紹過“梯度累積”，它是在有限顯存下實現大 batch_size 效果的一種技巧。一般來說，梯度累積適用的是 loss 是獨立同分布的場景，換言之每個樣本單獨計算 loss，然后總 loss 是所有單個 loss 的平均或求和。然而，并不是所有任務都滿足這個條件的，比如最近比較熱門的對比學習，每個樣本的 loss 還跟其他樣本有關。

那么，在對比學習場景，我們還可以使用梯度累積來達到大 batch_size 的效果嗎？本文就來分析這個問題。

簡介

一般情況下，對比學習的 loss 可以寫為：

這里的 b 是 batch_size； 是事先給定的標簽，滿足 ，它是一個 one ?hot 矩陣，每一列只有一個 1，其余都為0；而 是樣本 i 和樣本 j 的相似度，滿足 ，一般情況下還有個溫度參數，這里假設溫度參數已經整合到 中，從而簡化記號。模型參數存在于 中，假設為 。

可以驗證，一般情況下：

所以直接將小 batch_size 的對比學習的梯度累積起來，是不等價于大 batch_size 的對比學習的。類似的問題還存在于帶 BN（Batch Normalization）的模型中。

梯度

注意，剛才我們說的是常規的簡單梯度累積不能等效，但有可能存在稍微復雜一些的累積方案的。為此，我們分析式（1）的梯度：

其中 表示不需要對 求 的梯度，也就是深度學習框架的?stop_gradient 算子。上式表明，如果我們使用基于梯度的優化器，那么使用式（1）作為 loss，跟使用 作為 loss，是完全等價的（因為算出來的梯度一模一樣）。

內積

接下來考慮 的計算，一般來說它是向量的內積形式，即 ，參數 在 里邊，這時候：

所以 loss 中的 可以替換為 而效果不變：

第二個等號源于將 那一項的求和下標 i,j 互換而不改變求和結果。

流程

式（5）事實上就已經給出了最終的方案，它可以分為兩個步驟。第一步就是向量：

的計算，這一步不需要求梯度，純粹是預測過程，所以 batch_size 可以比較大；第二步就是把 當作“標簽”傳入到模型中，以 為單個樣本的 loss 進行優化模型，這一步需要求梯度，但它已經轉化為每個樣本的梯度和的形式了，所以這時候就可以用常規的梯度累積了。

假設反向傳播的最大 batch_size 是 b，前向傳播的最大 batch_size 是 nb，那么通過梯度累積讓對比學習達到 batch_size 為 nb 的效果，其格式化的流程如下：

1. 采樣一個 batch 的數據 ，對應的標簽矩陣為 ，初始累積梯度為 g=0；

2. 模型前向計算，得到編碼向量 以及對應的概率矩陣 ；

3. 根據式（6）計算標簽向量 ；

4. 對于 ，執行：

5. 用 g 作為最終梯度更新模型，然后重新執行第 1 步。

總的來說，在計算量上比常規的梯度累積多了一次前向計算。當然，如果前向計算的最大 batch_size 都不能滿足我們的需求，那么也可以分批前向計算，因為我們只需要把各個 算出來存好，而 可以基于 算出來。

最后還要提醒的是，上述流程只是在優化時等效于大 batch_size 模型，也就是說 的梯度等效于原 loss 的梯度，但是它的值并不等于原 loss 的值，因此不能用 作為 loss 來評價模型，它未必是單調的，也未必是非負的，跟原來的 loss 也不具有嚴格的相關性。

問題

上述流程有著跟《節省顯存的重計算技巧也有了 Keras 版了》[1] 介紹的“重計算”一樣的問題，那就是跟 Dropout 并不兼容，這是因為每次更新都涉及到了多次前向計算，每次前向計算都有不一樣的 Dropout，這意味著我們計算標簽向量 時所用的 跟計算梯度時所用的 并不是同一個，導致計算出來的梯度并非最合理的梯度。

這沒有什么好的解決方案，最簡單有效的方法就是在模型中去掉 Dropout。這對于 CV 來說沒啥大問題，因為 CV 的模型基本也不見 Dropout 了；對于 NLP 來說，第一反應能想到的結果就是 SimCSE 沒法用梯度累積，因為 Dropout 是 SimCSE 的基礎。

小結

本文分析了對比學習的梯度累積方法，結果顯示對比學習也可以用梯度累積的，只不過多了一次前向計算，并且需要在模型中去掉 Dropout。本文同樣的思路還可以分析 BN 如何使用梯度累積，有興趣的讀者不妨試試。

參考文獻

[1] https://kexue.fm/archives/7367

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的对比学习可以使用梯度累积吗？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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