在(上)篇中,我们讨论了什么是不确定度,为什么需要关注不确定度建模,以及不确定度可以怎么用。也从最大似然估计(MLE)到最大后验概率(MAP),讲到了贝叶斯推断(Bayesian Inference)。而我们希望用来建模不确定度的目标模型是贝叶斯神经网络(BNN),它是一种用神经网络来建模似然率,然后进行贝叶斯推断的方法。(中)篇介绍了如何用蒙特卡洛采样的方法来进行贝叶斯推断。而本篇会介绍另外一种方法:变分推断。此外会讲解一个非常容易实现的变分推断特例:MC Dropout。也会讨论在实际应用贝叶斯神经网络(BNN)中的一些问题。本篇涉及内容主要是概念图中的这一部分:
一. 变分推断基本思想
回顾一下,在贝叶斯推断中,我们主要的一个目标是要计算后验概率 。困难就在于这个后验概率的解析解很难求。变分推断的思路是,用另外一个关于 的分布 去作为的近似。而这个 这个分布是参数化的,参数用 表示。我们通过学习参数 从而让尽可能的接近,然后就可以用作为的近似解了。
明星模仿者,通过不断修正自己的发型,脸型,口音等等参数,使得自己和明星的差距越来越小,最终就可以作为明星的“近似解”去上综艺,做节目了。
这样,我们的目标就变为找到让尽可能的接近的 值。也就是最熟悉的机器学习最优化问题。我们只需要定义一个Loss,然后让 成为神经网络的参数,然后用各种优化方法训练这个神经网络就可以了。Loss很好定,我们要让尽可能的接近,其中一个选择就是最小化他们的KL散度就好了。也就是说
根据贝叶斯公式
带入上式可以得到
根据期望值的计算公式 ,我们可以把上面的式子变为
如果我们引入一个专门的名称ELBO,它等于(注意前面有个负号)
则可以把优化目标写成
因为 与 无关,也与 无关,是个常数,所以有
所以我们的Loss就等于-ELBO就好了。不过ELBO里是三个期望值,而 如果是个连续分布的话,求期望值还得求积分。这个时候我们可以用蒙特卡洛采样法来帮我们避免求积分(是的,变分推断里也有蒙特卡洛法,你中有我我中有你)。此时我们的Loss就可以写成
其中 采样自 。
Notes 1:我们可以变换下ELBO的表达式,方便我们看看这个表达式内在的含义。
可以发现后面那一项其实就是对数似然率,越大越好。前面那一项则是q分布和先验分布的KL散度,希望q分布和先验分布越近越好。似然率+先验约束,我们的老朋友。
Notes 2: 回忆一下上面的公式
变换下等式,有
因为 ,所以有
回忆一下,在贝叶斯公式里,p(D)这一项叫evidence,而ELBO是p(D)取值的下界。这也是为什么叫ELBO(Evidence Lower Bound)的原因,
二. 用变分推断训练贝叶斯神经网络
有了可计算的Loss,我们的建模方法很明确了:我们需要建一个神经网络,它的可学习参数是 ,中间变量 是根据分布 采样得到的,与之前一样神经网络顶层的输出是似然率 分布的均值(回归问题中 通常选高斯分布,分类问题则为伯努利分布),根据这个值可以得到样本整体的对数似然率 ,它也是loss的一部分。而loss的其他部分也是关于 的式子,加起来就是上面的 。计算关系如下图
其中网络中从 得到 的部分,是一个随机采样,假设我们选择的是高斯分布的话(当然也可以其他分布)例如:
,其中 指代了
那么 就是从这个高斯分布中采样出来的。而这个采样的过程,在神经网络里是不可导的,也就是说梯度反向传播的时候,没有办法根据对 的梯度,得到对的梯度,从而更新的值。我们需要用一个叫重参数化(Reparameterization)的trick。
我们把高斯分布做一个变换:
这样我们只需要从 采样一个数,然后乘以 再加上 。如此一来,在做反向梯度传导的时候,就可以得到对 和 的梯度,从而更新他们的值了。如果选择其他的分布,也有对应的重参数化方法。
训练这个神经网络,我们就可以得到最好的 使得最接近,也就是用作为的近似解。回顾一下贝叶斯推断的四个步骤:
第一步:假设先验 ,对似然率建模
第二步:计算后验
展开后有
第三步:计算预测值的分布
第四步:计算y的期望值 ;
如果需要,计算y的方差 作为预估值的不确定度
我们完成了第二步,对于第三步和第四步,我们需要再次借助蒙特卡洛采样的方法(不愧是二十世纪十大算法之一)。从中采样一系列 ,然后带入到贝叶斯神经网络中,神经网络的一系列输出值的均值,就是最终的预估值,方差则可以代表不确定度。对于这一部分,和(中)篇中介绍的蒙特卡洛采样是一样的。
三. 变分推断的代码示例
(说明:样例代码的原则是能说明算法原理,追求可读性,所以不会考虑可扩展性,性能等因素。为了兼容用pytorch丹炉的朋友,训练方式用和pytorch更类似的接口。运行环境为python 3,tf 2.3)
1. 构造一些样本,用来后面训练和展现效果。(此处参考了两篇文章中的样本产生和部分代码,链接:krasserm.github.io/2019 及zhuanlan.zhihu.com/p/10)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
def f(x, sigma):
return 10 * np.sin(2 * np.pi * (x)) + np.random.randn(*x.shape) * sigma
num_of_samples = 64 # 样本数
noise = 1.0 # 噪音规模
X = np.linspace(-0.5, 0.5, num_of_samples).reshape(-1, 1)
y_label = f(X, sigma=noise) # 样本的label
y_truth = f(X, sigma=0.0) # 样本的真实值
plt.scatter(X, y_label, marker='+', label='Training data')
plt.plot(X, y_truth, label='Ground Truth')
plt.title('Noisy training data and ground truth')
plt.legend();
2. 画出的图中,实线是y值的真实分布,“+”号是加上一定噪音后,我们观测得到的样本,也是后面训练用的样本。
3. 与(中)篇的蒙特卡洛法一样,先验分布选择了一个由两个高斯分布组成的混合高斯分布
不出意外 选择的是高斯分布,其中 指代了
其中
这里对高斯分布的方差做了一些小设计,据说可以帮助 的收敛
from tensorflow.keras.activations import relu
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
import tensorflow as tf
class BNN_VI():
def __init__(self, prior_sigma_1=1.5, prior_sigma_2=0.1, prior_pi=0.5):
# 先验分布假设的各种参数
self.prior_sigma_1 = prior_sigma_1
self.prior_sigma_2 = prior_sigma_2
self.prior_pi_1 = prior_pi
self.prior_pi_2 = 1.0 - prior_pi
# (w0_mu,w0_rho)是用来采样w0的高斯分布的参数,其他类似
self.w0_mu, self.b0_mu, self.w0_rho, self.b0_rho = self.init_weights([1, 5])
self.w1_mu, self.b1_mu, self.w1_rho, self.b1_rho = self.init_weights([5, 10])
self.w2_mu, self.b2_mu, self.w2_rho, self.b2_rho = self.init_weights([10, 1])
# 把所有的mu和rho放在一起好管理,模型里可学习参数是mu和rho,不是w和b
self.mu_list = [self.w0_mu, self.b0_mu, self.w1_mu, self.b1_mu, self.w2_mu, self.b2_mu]
self.rho_list = [self.w0_rho, self.b0_rho, self.w1_rho, self.b1_rho, self.w2_rho, self.b2_rho]
self.trainables = self.mu_list + self.rho_list
self.optimizer = Adam(0.08)
def init_weights(self, shape):
# 初始化可学习参数mu和rho们
w_mu = tf.Variable(tf.random.truncated_normal(shape, mean=0., stddev=1.))
b_mu = tf.Variable(tf.random.truncated_normal(shape[1:], mean=0., stddev=1.))
w_rho = tf.Variable(tf.zeros(shape))
b_rho = tf.Variable(tf.zeros(shape[1:]))
return w_mu, b_mu, w_rho, b_rho
def sample_w_b(self):
# 根据mu和rho们,采样得到w和b们
self.w0 = self.w0_mu + tf.math.softplus(self.w0_rho) * tf.random.normal(self.w0_mu.shape)
self.b0 = self.b0_mu + tf.math.softplus(self.b0_rho) * tf.random.normal(self.b0_mu.shape)
self.w1 = self.w1_mu + tf.math.softplus(self.w1_rho) * tf.random.normal(self.w1_mu.shape)
self.b1 = self.b1_mu + tf.math.softplus(self.b1_rho) * tf.random.normal(self.b1_mu.shape)
self.w2 = self.w2_mu + tf.math.softplus(self.w2_rho) * tf.random.normal(self.w2_mu.shape)
self.b2 = self.b2_mu + tf.math.softplus(self.b2_rho) * tf.random.normal(self.b2_mu.shape)
self.w_b_list = [self.w0, self.b0, self.w1, self.b1, self.w2, self.b2]
def forward(self, X):
self.sample_w_b()
# 简单的3层神经网络结构
x = relu(tf.matmul(X, self.w0) + self.b0)
x = relu(tf.matmul(x, self.w1) + self.b1)
self.y_pred = tf.matmul(x, self.w2) + self.b2
return self.y_pred
def prior(self, w):
# 先验分布假设
return self.prior_pi_1 * self.gaussian_pdf(w, 0.0, self.prior_sigma_1) \
+ self.prior_pi_2 * self.gaussian_pdf(w, 0.0, self.prior_sigma_2)
def gaussian_pdf(self, x, mu, sigma):
return tf.compat.v1.distributions.Normal(mu,sigma).prob(x)
def get_loss(self, y_label):
self.loss = []
for (w_or_b, mu, rho) in zip(self.w_b_list, self.mu_list, self.rho_list):
# 这里的q_theta_w和文章对应,其中的w指的是(mu,rho), 而w_or_b中的w就是权重中的w
q_theta_w = tf.math.log(self.gaussian_pdf(w_or_b, mu, tf.math.softplus(rho)) + 1E-30)
p_theta = tf.math.log(self.prior(w_or_b) + 1E-30)
# 公式中三项中的两项
self.loss.append(tf.math.reduce_sum(q_theta_w - p_theta))
p_d_theta = tf.math.reduce_sum(tf.math.log(self.gaussian_pdf(y_label, self.y_pred, 1.0) + 1E-30))
# 公式中三项中的另外一项
self.loss.append(tf.math.reduce_sum(-p_d_theta))
return tf.reduce_sum(self.loss)
def train(self, X, y_label):
loss_list = []
for _ in range(2000):
with tf.GradientTape() as g:
self.forward(X)
loss = self.get_loss(y_label)
gradients = g.gradient(loss, self.trainables)
self.optimizer.apply_gradients(zip(gradients, self.trainables))
loss_list.append(loss.numpy())
return loss_list
def predict(self, X):
return [self.forward(X) for _ in range(300)]
X = X.astype('float32')
y_label = y_label.astype('float32')
model = BNN_VI()
loss_list = model.train(X,y_label)
plt.plot(np.log(loss_list))
plt.grid()
4. 画出来的曲线是每一轮的loss
5. 预估阶段,我们把预估的均值和不确定度都画出来
X_test = np.linspace(-1., 1., num_of_samples * 2).reshape(-1, 1).astype('float32')
y_preds = model.predict(X_test)
y_preds = np.concatenate(y_preds, axis=1)
plt.scatter(X, y_label, marker='+', label='Training data')
plt.plot(X_test, np.mean(y_preds, axis=1), 'r-', label='Predict Line')
plt.fill_between(X_test.reshape(-1), np.percentile(y_preds, 2.5, axis=1), np.percentile(y_preds, 97.5, axis=1), color='r', alpha=0.3, label='95% Confidence')
plt.grid()
plt.legend()
6. 图中,红色线条就是所有BNN输出值的均值,也就作为最终的预估值。而红色的区域宽窄,则反应了所有BNN输出值的不确定度(为了方便可视化这里用分位数)。可以看到,结果和(中)篇中蒙特卡洛采样法得到的结果是类似的:对于没有样本的区域,不确定度较大,而对于样本比较密集的地方,不确定度小。另外,在样本有覆盖的领域,转弯的地方,因为要偏离原来的路线,不确定度大;而直线的地方,则不确定度更小。
四. MC Dropout
前面介绍的蒙特卡洛采样法和变分推断的方法,实现起来都略显复杂。对比之下,接下来介绍的这个方法,实现非常简单,适合工业界应用。
这个方法的做法简单到只有两句话:在原有的只预估均值的神经网络里,为每一层的所有权重都添加Dropout层,然后在预估(inference)的时候,让dropout继续生效。这样同一个样本,每次inference都会预估出不一样的值(因为有dropout),把这些值的均值,就作为预估值,这些值的方差,就作为预估值的不确定度。(Paper链接:proceedings.mlr.press/v)
这个做法,可以证明效果和变分推断是等效的。不过尽管做法这么简单,但是这个证明却非常复杂,感兴趣的朋友可以看这个证明文档(文档链接:arxiv.org/pdf/1506.0215)
MC Dropout就像在巨无霸汉堡的每一层肉中间,都加上一层生菜。
我们介绍的训练贝叶斯神经网络的三种方法的异同如下
对于MC Dropout来说,也可以认为在Inference阶段, 是根据为以下分布采样得到的:
其中 每一纬度互相独立,且为Bernoulli分布
其中k为dropout的保留率。
因此MC Dropout作为一种变分推断的一个特例,在这一点上是一致的, 都是从某个以 为参数的分布中采样出来。
五. MC Dropout代码示例
1.(这里略去了生产样本的代码,和上面普通变分推断的代码是精确一致的)我们直接用keras的接口,像普通神经网络一样把结构搭建起来,唯一的不同是每层之间都插入了Dropout层。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(1,1)),
tf.keras.layers.Dense(30, activation='tanh'),
tf.keras.layers.Dropout(0.3),
tf.keras.layers.Dense(30, activation='tanh'),
tf.keras.layers.Dropout(0.3),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='linear')
])
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.1),
loss='mean_squared_error',
metrics=['MeanSquaredError'])
model.fit(X, y_label, epochs=2000)
2. 在预测的时候,通过 training=True 这个设置,使得Dropout层在inference的时候,也会概率丢弃一部分节点。不设置这个参数的话,dropout层在inference的时候,默认是会保留所有的节点,不执行dropout。
X_test = np.linspace(-1., 1., num_of_samples * 2).reshape(-1, 1).astype('float32')
y_preds = [model(X_test, training=True) for _ in range(300)]
y_preds = np.concatenate(y_preds, axis=1)
plt.scatter(X, y_label, marker='+', label='Training data')
plt.plot(X_test, np.mean(y_preds, axis=1), 'r-', label='Predict Line')
plt.fill_between(X_test.reshape(-1), np.percentile(y_preds, 2.5, axis=1), np.percentile(y_preds, 97.5, axis=1), color='r', alpha=0.3, label='95% Confidence')
plt.grid()
plt.legend()
3. 图中,红色线条就是所有BNN输出值的均值,也就作为最终的预估值。而红色的区域宽窄,则反应了所有BNN输出值的不确定度(为了方便可视化这里用分位数)。可以看到,结果和(中)篇中蒙特卡洛采样法或普通变分推断的结果是一样的。
六. 不确定度建模实际应用中的一些问题
(1) 对现有系统侵入性
不管是蒙特卡洛采样法还是普通的变分推断,对原有的CXR模型来说,都需要对模型结构或者训练流程做较大的改动。这也是阻拦不确定性建模落地的主要原因。而MC Dropout对原有模型的侵入型很小,比较方便落地。对于添加的dropout层,也许本来也可以帮助模型抑制过拟合,而提高预估的准确性。
(2) 性能问题
相比普通的模型,贝叶斯神经网络要预估出很多个值,再求方差来作为不确定度的度量,在线inference时的计算量会翻几倍,对性能会有较大影响。可以考虑做以下几点的优化来缓解性能问题:
1. 只在最顶上几层添加dropout做tradeoff。虽然理论上不能保证和变分完全等效,但是在笔者的实验中,效果也是可接受的。
2. 原有模型不变,仍旧只预估期望值。单独使用一个结构更简单的模型,再加上dropout来预估不确定度。可以这么做是因为不确定度的精度不需要那么高。另外这样的好处是可以完全和原有模型结耦,0侵入性。但是缺点是这个更简单的模型,和原有模型不一致,不确定度和预估值不是一起训练出来的,可能会“不配套”。
3. 在线inference时每次inference是独立的,可以进行并行化。对于变分推断(包括MC Dropout)可以先把 的采样结果存储起来,这样就可以和蒙特卡洛采样法一样,可以把贝叶斯神经网络看成是多个模型的ensemble。
4. 事实上,在很多实际应用场景,因为对不确定度的预估准确度要求并不高,因此对实时性的要求也不高,我们可以通过离线计算来缓存不确定度,然后定期更新就好。例如我们主要关心新广告的不确定度,则可以定期采样一些涉及该广告的请求,然后离线计算出这些请求的不确定度,再取平均(抹平人群和上下文差异)作为该广告的不确定度。如果需要关心某人群与新广告组合的不确定度,也可以如法炮制,离线统计人群与新广告交叉纬度的平均不确定度。
(3)不确定度的预估准确性评估
贝叶斯神经网络模型中用了不同的网络结构,或者不同的超参数,哪个模型预估的不确定度更准确呢?要直接评估不确定度预估的准确性不太容易,我们只好通过两个间接评估的方法来评估。
直接评估不好评估,则考虑间接评估的例子如下。
方法一:如果我们是通过预估y值的分布,再用方差来作为不确定度的度量,则可以通过评估y值分布的准确性来间接评估方差的准确性。我们先用训练集进行模型训练,然后在测试集上做评估。对有n个样本的测试集中每个样本 的特征 ,根据m个已存储(当使用MCMC)或者采样出(当使用变分推断或MC Dropout)的 的值,经过模型预估出m个 分布,然后计算 在这m个分布的平均log似然率。再对所有样本求出总体的平均log似然率。即
如果我们的任务是regression,如前文所述,神经网络的输出为高斯分布 的均值,方差为常数 。则上式变为
测试集的平均log似然率越高,说明预估的y分布,和实际分布越符合。从直觉来看,当对某个样本的y值的预估方差较小时,如果实际的y值方差较大,也就是落在离均值比较远的地方,则会有一个较低的似然率,从而惩罚偏小的预估方差;而当预估方差较大时,如果实际的y值方差较小,即y值都落在均值附近的地方,也会因为均值附近概率密度被分掉一部分到其他地方,而得到一个较低的似然率,从而惩罚偏大的预估方差。
不过平均log似然率评估的是整个分布的预估准确度,也包括了均值的预估准确度。所以log似然率的提升,不一定是不确定度预估准确性的提升。
方法二:直接评估不好评估,我们只好通过使用了不确定度预估值的任务的效果来间接评估了。下面用冷启动作为一个例子,但是其他的任务也都可以设计相应的方法。在冷启动中,我们使用不确定度来决定探索哪些广告,那么我们就可以根据探索的效率来评估不确定度预估的准确度。
我们可以先用第1到第k天的样本训练一个Base模型 模型。然后分别执行一个依赖了不确定度预估模型A和模型B的某个探索样本选择策略,从第k+1到第m天的样本中进行探索广告的挑选,分别根据模型A和模型B选择出样本数量相同的样本集 和 。用这两个样本集对 模型进行增量训练,得到模型 和 。然后用第m+1天到第n天的测试集,来评估这两个模型 和 以及Base 模型的AUC。如果模型 的AUC比模型的AUC提高的程度大于模型B比Base模型,则说明不确定预估模型A的预估效果可能好于模型B,或者说至少更适合这个探索策略。
上面的这个流程的原理,是不是和Meta Learning的有些类似?如果我们把Base模型的模型结构或超参数,不确定度模型的结构或者超参数,以及探索样本选择策略,都作为meta模型的可学习参数,我们就可以试图去学一个好的学习方法,这个学习方法好不好,则可以通过在最终测试集上的AUC等metrics来评估。最终得到一个较好的学习方法,可以在同样的探索成本下,获得最高的模型效果提升,也就是冷启动探索效率的提升。
当然,实际线上的冷启动任务比构造的这个任务要更复杂,例如在这个任务中,通过限制探索样本的数量来限制探索所需要的成本,而实际线上搜集每个样本的成本是不相同的,数量一致不代表资源一致。
讲到这里,本系列的主要内容就介绍完了,感谢大家的支持。希望大家共同来探索不确定度建模在广告系统中的应用。
还是广告
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