知识蒸馏与推荐系统

时间  2021-01-05 标签 知识图谱 推荐算法

「写在前面：」 这是一篇介绍 「【知识蒸馏】」 在 「【推荐系统】」领域应用的文章，算是知识蒸馏简述系列文章的延续，希望能对推荐领域的同学有所帮助。

以下是本文的主要框架：

  1. A brief review

  2. KD & 推荐

  3. Conclusion

「1. A brief review」

「1-1 知识蒸馏回顾」

当我们训练一个深度学习模型时，常常面临模型效果与工程性能冲突的问题。

在监督学习中：

  • 训练模型时，通常采用 「复杂模型」 或者 「Ensemble」 方式来获取最好的结果，参数冗余严重。

  • 前向预测时，需要对模型进行复杂的计算（或多个加权），导致工程性能较差

特别是在推荐系统中，系统需要从千百万级别的候选中挑选出用户最感兴趣的item。此时面临的模型效果和性能的冲突更为严重。

Hinton在NIPS 2014workshop中提出知识蒸馏（Knowledge Distillation，下面简称KD）概念：

  • KD定义：将 「复杂模型或者多个模型Ensemble（Teacher网络）」 学到的 「[知识 ]」 → 迁移到另一个 「轻量级模型（ Student 网络）」 ；辅助Student网络的学习

  • 目的：模型压缩、加速；也会应用于模型表现的提升

  • 要求：在模型变轻量的同时（方便部署），尽量不损失性能

按照待迁移的知识类型，KD主要分为三个大类：

  • 「输出迁移（Output Transfer）——将网络输出（Logits或者Softmax概率等）作为知识」

  • 「特征迁移（Feature Transfer）——将网络学习的特征作为知识」

  • 关系迁移（Relation Transfer）——将网络特征的关系或者样本的关系作为知识

其中，当下应用到推荐系统中的主要是前两个类别——输出迁移和特征迁移。为了方便关于”KD与推荐“部分的介绍，接下来将对这两大类方法进行简单的介绍。

「1-2 输出迁移」

输出迁移的思路为：「学生网络拟合教师网络输出层的输出（教师输出的结果」 ）

输出迁移的网络训练分为两个阶段，以分类任务为例：

  • 第一阶段：在原始数据集上，使用hard target（真实0, 1标签），训练好一个teacher网络。第一阶段的训练与普通的监督学习训练过程完全相同。teacher网络的loss为普通的交叉熵loss：L=Cross Entropy(x, y)

  • 第二阶段：将teacher网络的输出结果soft target（logits输出或softmax的输出等，记作q）作为student网络输出的目标，训练student网络，使得student网络的结果p接近q。「student网络的loss分为两个部分：第一部分为student网络预估的结果在真实标签上的交叉熵loss，第二部分的KD loss为student网络的输出与teacher网络输出的差异。」 student网络的loss：L=α Cross Entropy(x, y) + (1-α) Cross Entropy(p, q)

  • 通过KD loss使得学生网络的输出“像”教师网络，使得教师网络输出的“知识”传递学生网络。最终使用student网络来进行预测。

Distilling the Knowledge in a Neural Network

「1-3 特征迁移」

特征迁移的思路为：「学生网络拟合教师网络隐藏层的输出（教师抽取的特征）」

FitNets: Hints for Thin Deep Nets

该模型分为 「三阶段训练」 ：

  • 第一阶段：用ground-truth目标将教师网络训练好

  • 第二阶段：让  

 最高层的输出拟合  

  •  最高层的输出用第一个Loss（特征迁移），完成学生网络的参数初始化

  • 第三阶段：用Soft-target方式对学生网络进行蒸馏（输出迁移）

其中：

  •  

 是教师网络的所有参数，  

  •  是学生网络的所有参数

  •  
  •  是教师网络的部分层的参数（绿框） ； 

  •  是学生网络的部分层的参数 （红框）

  •  

  •  是一个全连接层，用于将两个网络输出的size配齐(因为学生网络隐藏层宽度比教师网络窄)

这两篇paper是输出迁移和特征迁移中最最经典的两篇，后续的这两类KD的相关paper基本都与这两个算法相关。「特别地是，当下（截止2020年8月）KD与推荐系统结合的应用基本都是对这两个算法的借鉴与优化。」

「1-4 推荐系统」

常见的推荐系统一般分为召回、粗排、精排等几个主要的环节（有的推荐系统还包含混排等），根据这几个环节，我罗列了它们各自的特点。

「1-5 潜在应用？」

结合知识蒸馏与推荐系统的特点，我们大胆设想一下，KD与推荐系统结合会有哪些有意思的点呢？

  • 在推荐系统的各个阶段都高度要求模型性能。受限于网络延时和性能要求，可以用复杂模型（如带有高阶特征交叉的模型，xDeepFM等）蒸馏的知识指导简单一些的模型进行学习

  • 相对于精排模型而言，在粗排和召回里，本身就相对简单。粗排阶段，是否可以不仅仅优化ground-truth目标，是否可以用精排（Teacher网络）输出的知识指导粗排或者召回模型的训练？

2 KD & 推荐

带着上面的设想，我们看一下几个知识蒸馏与推荐系统结合的一些工作。

「2-1 Rocket launching: A universal and efficient framework for training well- performing light net」

「这是一篇将输出迁移应用到推荐系统领域的paper。」

「【诉求】：」

  • 精排过程对模型工程性能要求高，复杂的模型（Teacher网络）难以上线

  • 通过知识蒸馏将复杂模型（Teacher网络）的知识蒸馏给简单模型（Studentr网络）

「【网络结构】：」

Rocket launching

「【思路】：」

  • 设计了两个网络模块Booster（Teacher，红色部分）和Light（Student，蓝色部分）网络

  • Teacher网络和Student网络 「同时进行训练，不再采用经典蒸馏中两阶段训练过程」

  • Teacher网络和Student网络share底层特征参数（黄色部分）

  • Loss分为三个部分，教师网络和学生网络分别与ground-truth目标的交叉熵，教师网络和学生网络输出的差异：

「最终上线的模型是Light Net」

这里有个小问题需要注意，在rocket网络训练时，不再采用经典蒸馏网络两阶段训练的方式会带来一个小问题——教师网络的效果会受到学生网络的负面的影响（Loss加在一起对参数进行优化）。为了避免这一点，作者提出了gradient block的trick：

Rocket launching部分参数的更新方式

  • 教师网络独有部分的参数只用教师网络的loss更新

  • 学生网络独有部分的参数用学生网络的loss和蒸馏loss更新

  • 共享部分的参数用三部分loss更新

「【模型效果】：」

模型在CIFAR-10上的错误率为：

  • WRN-16-1，0.2M——wide resnet（16层，wide参数为1，参数量0.2M）；

  • KD——使用经典蒸馏网络后的base模型；

  • 1. base——单独使用WRN-16-1训练的网络

  • 2. Rocket——用paper的架构训练出的base模型

  • 3. Rocket + KD——用paper的架构训练出的base模型，Hint loss使用经典蒸馏网络的loss（带参数温度T）

  • 4. Booster——用paper架构训练出的teacher模型

  • 5. Booster only——单独训练出的teacher模型

从效果上来看：

  • 比较1和2可以发现，采用rocket的蒸馏架构后，小网络从大网络中明显地学习到了“知识”

  • 比较4和5可以发现，使用单独的teacher网络训练的得到的结果还是最好的，但是与rocket网络中的大网络错误率接近；这说明gradient block结构比较有效地防止了小网络对于大网络的负面影响

  • 比较KD与2可以发现，采用rocket的蒸馏架构后（一阶段训练），小网络的效果优于经典蒸馏网络（两阶段训练）中的小网络的效果。这点我持怀疑态度，感觉这个结论不一定普适于很多场景

此外，论文作者提到Rocket网络的架构使得阿里妈妈广告预估auc提升0.3%。

「2-2 手淘推荐——Privileged Features Distillation at Taobao Recommendations」

「这是一篇将输出迁移应用到推荐系统领域的paper」 。

「【诉求】：」

  • 后验知识（点击商品详情页后发生的行为）有价值，但只能离线获取到，线上获取不到

  • 通过知识蒸馏，将后验知识蒸馏到网络中

如下图所示，用户点击商品详情页之后会有进一步的行为，比如与客服沟通，看评论等等，这些行为对于推荐商品是有帮助的，但是这些信息在推荐系统实时推荐商品的时候获取不到。

猜你喜欢功能与商品详情页信息

「【网络结构】：」

手淘KD网络结构

**【思路 & Loss】：**

  • teacher网络和Student网络share底层特征参数(X)，X*是Privileged Features（后验特征与信息，Teacher独有）

  • teacher网络和Student网络同时进行训练，Student网络拟合teacher网络的输出（输出迁移）

  • λ 系数是控制蒸馏Loss的比例，因为是联合训练，前期教师网络准确度也不高，容易误导学生网络，因此前期λ 较小，后面会慢慢提高

  • 最终使用student网络来进行预测

「2-3 爱奇艺推荐——双DNN模型」

「这是一个将输出迁移和特征迁移结合，应用到推荐系统领域的实践」 。

「【诉求】：」

  • Wide & Deep模型转为xDeepFM模型，显式提取特征的高阶组合，提升模型效果

  • 新模型QPS过低，不能达到预期

「【网络结构】：」

「【思路】——Rocket launching改进：」

  • 设计了两个网络模块Teacher网络和Student网络

  • Teacher网络和Student网络同时进行训练

  • Teacher网络（绿框）和Student网络（黄框）share底层特征参数（红框），teacher网络多了Feature Interaction Layer层（该层时teacher网络的核心，可以容纳各种特征交互层）

  • 学生网络学习教师网络的隐层输出和Logits输出（特征迁移 + 输出迁移）

最终效果为：

「2-4 Ranking Distillation: Learning Compact Ranking Models With High Performance for Recommender System」

这篇paper我在  《知识蒸馏简述（二）》 已经分享过，因为是推荐和排序相关paper，有一定借鉴价值，因此也列在这里。

「【诉求】：」

  • 检索系统或者推荐系统中模型庞大，可以用蒸馏网络的方式提升工程效率；

  • 目标是给一个query，预测检索系统的Top K相关的doc。

「【网络结构】：」

Ranking Distillation网络结构

「【思路】：」

  • 第一阶段训练教师网络，对于每个query预测Top K相关doc，补充为学生网络的Ground truth信息；

  • 第二阶段教师网络的Top K作为正例加到学生网络中一起进行训练，使得学生网络和教师网络的预测结果更像。

「【Loss】：」

 

 为每条教师网络中预测的样本的权重，有两种方式生成：

  • 对位置进行加权（即，Top 1到K的顺序）；

  • 对排序相关性进行加权（考虑教师网络预测的的Item与query的相关性程度）。

3 Conclusion

  1. 从整个推荐系统的工作流程和业界的实践来看，在多个环节，知识蒸馏都值得尝试！我们在微信看一看的业务中，对蒸馏网络进行了尝试，效果还不错^_^

  2. 推荐中每个环节都有可以尝试知识蒸馏的场景：

  • 线上模型往往存在性能瓶颈，导致模型不能过于复杂；但为了提升效果，模型“需要”复杂；某些序列模型前向计算很慢（比如RNNs）， 这几者是天然冲突的

  • 后验知识，在线获取不到但是离线可以获取到

  • 「蒸馏在这方面的价值是，可以用简单模型获取部分复杂模型的“收益”」

3. 在工业届的推荐系统精排中，知识蒸馏的效果已经得到了验证；但是粗排中，还鲜有提及。如果打破推荐不同环节之间的壁垒：

  • 可以获取每个doc是否点击的信息 + 精排输出的概率、logits等信息；用这些信息来指导粗排、召回模型的训练

  • 「蒸馏在这方面的价值是，用复杂模型精排的输出、知识指导粗排」

4. 可以选择输出迁移和特征迁移的方法，低成本进行尝试和迭代。

5. 蒸馏的本质是要定义好“知识”和衡量“知识差异”的函数。对于整个深度网络而言，网络的输出、网络隐藏层输出，网络层与层之间的关系等都可以定义为知识；至于如何衡量“知识差异”，可以采用交叉熵、MSE、KL散度、JS散度等方式来衡量两个输出或者分布的差异，让两个输出越来越“趋同”。

「附原文作者知识蒸馏简述系列文章链接」《知识蒸馏简述（一）》(https://zhuanlan.zhihu.com/p/92166184),《知识蒸馏简述（二）》(https://zhuanlan.zhihu.com/p/92269636)

「参考文献」

  1. Hinton G, Vinyals O, Dean J. Distilling the Knowledge in a Neural Network[J]. Computer Science, 2015, 14(7):38-39

  2. Romero A , Ballas N , Kahou S E , et al. FitNets: Hints for Thin Deep Nets[J]. Computer Science, 2014.

  3. Zhou G, et al. Rocket launching: A universal and efficient framework for training well-performing light net[C]. 2018.

  4. Tang J, Wang K. Ranking distillation: Learning compact ranking models with high performance for recommender system[C]//Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining. 2018: 2289-2298.

  5. https:// zhuanlan.zhihu.com/p/143155437  

  6. https:// blog.csdn.net/weixin_38753262/article/details/104438362 

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