《FastBERT: a Self-distilling BERT with Adaptive Inference Time》（ACL-2020）论文阅读

前言

• 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2004.02178.pdf
• 代码地址：https://github.com/autoliuweijie/FastBERT

Abstract

• 目的：提高bert速度，且尽可能减少性能损失
• 该模型在微调时采用了独特的自蒸馏机制（self-distillation ），从而进一步提高了计算效率，而性能损失却最小。

1、Introduction

• 提出了一种实用的速度可调BERT模型，即FastBERT，也就是速度可以自己调节，速度越快，效果越差。
• 结合样本自适应机制和自蒸馏机制，首次改善了NLP模型的推理时间。在十二个NLP数据集上验证了它的效果。

2、Related word

经典知识蒸馏方式：

下面的是我鬼扯的，可以直接跳过这部分。

一般情况这里的 $Loss(P_t, P_s)$ 是经过平滑处理后的交叉熵。另外在计算损失函数的时候，也有将真实标签用上的，也就是 $L= Loss(P_t, P_s) + Loss(Y, P_s)$其中，Y为真实标签，再后来，一般通用的是上面公式前面的部分经过平滑，公式的后半部分的是正常的 softmax，这里就不展开讲了。

平滑处理一般是下面这个公式，也就是说当softmax输出的负标签的概率很小的时候，其对损失函数的贡献非常小，所以才有下面的操作，也就是将负标签的信息放大些：
$q_i = \frac{e^{z_i/T}}{\sum_i{e^{z_j/T}}}$

比较经典的知识蒸馏就是下面这种方式：

使用知识蒸馏之所以可能会有效果，是因为利用了softmax层输出的所有信息，也就是不止是让那个为真的概率最大（个人理解，有误请指出）。

3、Methodology

总体模型图如下：

上面是举的例子，每一个 Student-Classifier 都来进行一次分类，确定性高的就直接分类了，确定性不高的就继续往后走。

总体过程：

• 1、初始训练，即训练好teacher分类器，这个就跟Bert一样。
• 2、蒸馏训练，即freeze主干网络和最后层的teacher分类器，每层的子模型拟合teacher分类器，损失函数为KL散度，具体后面会写。
• 2、inference阶段，根据样本输入，子分类器置信度高则提前返回。

网络结构和基本步骤都确定了，现在就来看它的蒸馏阶段的训练，也就是计算学生分类器和老师分类器的输出的KL散度：
$D_{KL}(p_s, p_t)$
公式不展开写，其中 $p_s$ 为老师分类器的输出概率， $p_t$ 为学生分类器的输出概率。 很显然，这部分训练使用无标注的数据就可以了。

最后就是训练好的模型怎么用它了，这时候，就需要有一个衡量的标准，来衡量学生分类器的的不确定性，这里用归一化熵：

4、Experimental results

过。

5、个人总结

• 对速度提升显著。
• 只能用于分类任务。