使用知识蒸馏和 GAN 生成文本

本文介绍如何使用知识蒸馏和生成对抗网络（GAN）生成文本。

知识蒸馏

知识蒸馏（knowledge distillation）是一种将深度神经网络中丰富的表示转移到较小而快速的网络中的技术。经过训练的神经网络有时会比较大，导致在设备上部署时需要更多的计算资源。知识蒸馏通过在训练过程中将一个复杂的教师网络的“知识”（即网络的输出、中间层的激活以及权重）传递到一个小的学生网络中，从而将复杂的模型压缩成小的模型。

知识蒸馏的流程

知识蒸馏的主要流程如下:

1. 预训练一个精度较高的教师网络。
2. 构造一个小而快速的学生网络，然后在原始数据集上训练它。
3. 在训练过程中，将教师网络生成的目标概率分布转移到学生网络的输出层，同时使用教师网络的中间层激活函数作为学生网络的目标。
4. 通过调整学生网络的损失函数，综合考虑教师网络和学生网络的目标，从而在保留教师网络表示的同时，使学生网络适应原始任务。

如何进行知识蒸馏

知识蒸馏的实现方式有很多，下面我们介绍一种简单有效的方法。

首先，我们需要定义一个包含教师网络和学生网络的模型类。其中，教师网络用于生成目标概率分布和中间层激活函数，而学生网络用于接收输入并输出预测结果。

import tensorflow as tf

class TeacherStudentModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self, teacher, student):
        super().__init__()
        self.teacher = teacher
        self.student = student

    def compile(self, **kwargs):
        super().compile(**kwargs)
        self.teacher.compile(loss=kwargs["loss"], optimizer=kwargs["optimizer"])
        self.student.compile(loss=kwargs["loss"], optimizer=kwargs["optimizer"])

    def train_step(self, data):
        x, y = data
        with tf.GradientTape() as tape:
            student_logits = self.student(x)
            teacher_logits = self.teacher(x, training=False)

            loss = self.compiled_loss(y, student_logits, regularization_losses=self.losses)

            distillation_loss = tf.keras.losses.KLDivergence()(tf.nn.softmax(teacher_logits / self.temperature, axis=-1),
                                                                tf.nn.softmax(student_logits / self.temperature, axis=-1))

            loss += self.alpha * self.temperature ** 2 * distillation_loss

        gradients = tape.gradient(loss, self.student.trainable_variables)
        self.optimizer.apply_gradients(zip(gradients, self.student.trainable_variables))

        self.compiled_metrics.update_state(y, student_logits)

        return {m.name: m.result() for m in self.metrics}

在这个模型类中，我们需要定义一个自定义的 train_step 函数，以便我们能够更好地控制训练过程。在这个函数中，我们计算学生网络的损失，并且添加一个知识蒸馏损失。这个知识蒸馏损失使用教师网络的中间激活函数作为目标，并使用教师网络生成的概率分布与学生网络的概率分布进行 KL 散度计算。最后，我们通过调整参数 self.alpha 和 self.temperature 来平衡知识蒸馏损失和标准的交叉熵损失。

GAN 生成文本

生成对抗网络（GAN）是一类能够生成新的数据的深度学习模型，其基本思想是通过训练一个生成器网络和一个判别器网络来捕捉原始数据分布的特征。在文本生成中，GAN 的生成器网络可以生成具有高度语言规范性的文本，而判别器网络则可以区分生成的文本和真实的文本。

GAN 的流程

GAN 的训练过程如下：

1. 随机生成一批噪声向量 $Z$。
2. 通过生成器网络 $G$ 来生成一些假样本 $X_{fake} = G(Z)$。
3. 抽取一批真实样本 $X_{real}$。
4. 将假样本与真实样本合并成一个大的样本集，并给它们分配标签。
5. 通过判别器网络 $D$ 对这些样本进行分类。可以把真实样本标记为 1，把假样本标记为 0。
6. 计算判别器网络的损失，并根据梯度下降方法更新判别器网络的权重。
7. 固定判别器网络，并通过生成器网络的梯度下降方法更新生成器网络的权重。

重复执行步骤 1-7，直到生成的文本满足我们的要求。

如何进行 GAN 文本生成

GAN 文本生成的实现方式有很多，下面我们介绍一种基于 LSTM 的方法。

首先，我们需要定义一个包含生成器网络和判别器网络的模型类。在这个类中，我们需要定义两个独立的 LSTM 网络：一个用于生成器网络，一个用于判别器网络。需要注意的是，生成器网络应该尽可能复杂，以便从随机噪声向量 $Z$ 中学习复杂的语言模式。判别器网络则需要足够简单，以便尽可能快地提供反馈。此外，我们将使用二元交叉熵作为判别器网络的损失。

class GANTextGenerator(tf.keras.Model):
    def __init__(self, max_length, vocab_size, embedding_size):
        super().__init__(name="gan_text_generator")
        self.max_length = max_length
        self.vocab_size = vocab_size
        self.embedding_size = embedding_size

        # Generator network
        self.gen_lstm = tf.keras.layers.LSTM(512, return_sequences=True, input_shape=(max_length, vocab_size))
        self.gen_dense = tf.keras.layers.Dense(vocab_size, activation="softmax")

        # Discriminator network
        self.dis_lstm = tf.keras.layers.LSTM(256, input_shape=(max_length, vocab_size))
        self.dis_dense = tf.keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")

    def generate(self, batch_size):
        noise = tf.random.normal((batch_size, self.max_length, self.vocab_size))
        return self.gen_lstm(noise), self.gen_dense(noise)

    def compile(self, **kwargs):
        super().compile(**kwargs)
        self.discriminator_optimizer = kwargs["discriminator_optimizer"]

        self.gen_lstm.compile(loss=kwargs["loss"], optimizer=kwargs["optimizer"])
        self.gen_dense.compile(loss=kwargs["loss"], optimizer=kwargs["optimizer"])

        self.dis_lstm.compile(loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(),
                              optimizer=self.discriminator_optimizer)
        self.dis_dense.compile(loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(),
                               optimizer=self.discriminator_optimizer)

    def train_step(self, real_samples):
        batch_size = tf.shape(real_samples)[0]

        # Generate fake samples
        fake_inputs, fake_samples = self.generate(batch_size)

        # Train discriminator on real and fake samples
        combined_samples = tf.concat([fake_samples, real_samples], axis=0)
        mixed_samples, mixed_labels = self.mix_samples(combined_samples)
        with tf.GradientTape() as tape:
            logits = self.dis_dense(self.dis_lstm(mixed_samples))
            discriminator_loss = self.dis_dense.loss(mixed_labels, logits)
        gradients = tape.gradient(discriminator_loss, self.dis_lstm.trainable_variables + self.dis_dense.trainable_variables)
        self.discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients, self.dis_lstm.trainable_variables + self.dis_dense.trainable_variables))

        # Train generator to fool discriminator
        with tf.GradientTape() as tape:
            fake_logits = self.dis_dense(self.dis_lstm(fake_samples))
            generator_loss = self.dis_dense.loss(tf.ones_like(fake_logits), fake_logits)
        gradients = tape.gradient(generator_loss, self.gen_lstm.trainable_variables + self.gen_dense.trainable_variables)
        self.optimizer.apply_gradients(zip(gradients, self.gen_lstm.trainable_variables + self.gen_dense.trainable_variables))

        return {"discriminator_loss": discriminator_loss, "generator_loss": generator_loss}

    def mix_samples(self, samples):
        batch_size = tf.shape(samples)[0]
        labels = tf.concat([tf.ones((batch_size, 1)), tf.zeros((batch_size, 1))], axis=0)
        indices = tf.random.shuffle(tf.range(2 * batch_size))
        return tf.gather(samples, indices), tf.gather(labels, indices)

在训练的过程中，我们使用批进度监督（batch-wise progress monitoring），并且在每个批次生成一批随机噪声向量 $Z$。然后，我们根据生成器网络生成一批假样本 $X_{fake} = G(Z)$，抽取一批真实样本 $X_{real}$，并将他们合并到一起。接着，我们通过随机打上标签的方式，将这个大样本集喂入判别器网络，并计算判别器网络的损失。最后，我们通过驯化因子法（trick factor）的方式固定判别器网络，并通过梯度下降更新生成器网络的权重，使其能够更好地欺骗判别器网络。

结论

在本文中，我们介绍了如何使用知识蒸馏和生成对抗网络（GAN）生成文本。知识蒸馏可以用于将大型的深度神经网络压缩为小而快速的网络，从而在设备上部署时节省计算资源。GAN 则可以用于生成高度语言规范性的文本。这两种技术都可以运用在很多自然语言处理任务中，并且有着广泛的应用前景。