模仿人类智慧——“多任务学习”动手实践

作者 | Kajal Gupta

编译 | 聂震坤

作为机器学习下的一个分支，多任务学习的目标是让机器能同时处理多个任务。机器同时学习两个任务，而这两个任务又有助于学习其他任务。因为人可以同时处理多个任务，所以这也是机器模仿人类智慧的一种方式。对人来说，这些运算发生在复杂的大脑中，数十亿个神经元细胞进行相互作用。

多年来，研究者试图在机器学习领域效仿这一方法，这便是神经网络。当神经网络处理类似预测颜色的任务时，多任务可以极大地提高效率，因为它有助于分享跨任务的资源与参数，还减少了分开训练模型的时间。

进行多任务学习的四个步骤

• 创建数据集

• 建立神经网络架构

• 定义多任务丢失功能

• 训练

提出问题

为了执行这个任务，可提出一个简单的问题陈述：假设你想预测一朵花（玫瑰或雏菊）的类型以及它的颜色（红色，粉红色或白色）。这个问题完全适合多任务学习，因为我们希望在同一个网络中同时执行两件事情。在一个推论的结尾，将有两个分类的结果 - 花的类型及其颜色。

1.   创建数据集 

对于所有的训练任务来说，最优先最重要的便是数据集。我们需要使用这个数据来训练神经网络。由于这是一个监督学习任务，数据还将包括每个图像的正确标签。

对于这个任务，将需要两个标签：花型和颜色的图像。用玫瑰和雏菊的谷歌图片，颜色为红色，粉红色和白色。最后，有三种不同颜色的玫瑰和雏菊的3200张图像。

在此步骤之后，需要将此数据集进行培训，验证和测试。我选择使用60％的图像用于训练，25％的图像用于验证，剩余的15％用于测试。我创建了三个单独的文本文件并存储了三个信息：图像路径、花型和颜色标签。花标签0将与玫瑰相关联，1关联菊花，彩色标签分别为0，1和2，分别为红色、粉红色和白色。

因此最后train.txt文件看起来是这样的：

/data/img1.jpg,0, 1

/data/img2.jpg,1, 2

/data/img3.jpg,1, 2

/data/img4.jpg,0, 0

/data/img5.jpg,0, 1

/data/img6.jpg,1, 1

.

.

.

2.   建立神经网络架构

在定义神经网络架构之前，应当首先将其可视化以便于理解：

在上图中，隐藏的节点称为“共享层”，因为这些层的重要性对于这两个任务是相同的。然后，我们有“任务特定层”，其中分别执行与每个任务相关的计算，而不在层之间共享参数。在这些任务特定的层中，特定的神经网络学习特定任务的信息。这些独立任务层中的每一个节点都有不同的输出。在此例子中，一个节点预测花朵为玫瑰或雏菊，另一个预测花的颜色是红色、粉红色或白色。

为了定义这个架构，我在TensorFlow中定义了SqueezeNet_v1.1体系结构，并修改了最后一层以执行多任务学习。我使用层直到fire8作为共享层，并在fire8作为界限将剩下层进行拆分，并将两个复制的剩余层分成两个任务。所以最终网络层看起来像这样：

(...previous network)

net = fire_module(net, 48, 192, scope='fire7')

net = fire_module(net, 64, 256, scope='fire8')

net = slim.max_pool2d(net, [3, 3], stride=2, scope='maxpool8')

## splitting network here

## ------------------ Network 1 - flower classification ------------

type_net = fire_module(net, 64, 256, scope='type_fire9')

type_net = slim.conv2d(type_net, 2, [1, 1], stride=1, padding=”VALID”, scope='type_conv10')

type_net = slim.avg_pool2d(type_net, [10, 10], padding="VALID", scope='type_avgpool10')

flower_type = tf.squeeze(type_net, [1, 2], name='flower_type')

## ------------------ Network 2 - color classification -------------

color_net = fire_module(net, 64, 256, scope='color_fire9')

color_net = slim.conv2d(color_net, 3, [1, 1], stride=1, padding=”VALID”, scope='color_conv10')

color_net = slim.avg_pool2d(color_net, [10, 10], scope='color_avgpool10')

flower_color = tf.squeeze(color_type, [1, 2], name='color_type')

3.   定义多任务丢失功能

在开始训练之前，定义丢失功能是很重要的，针对此任务的丢失功能如下：

flower_type_loss= slim.losses.softmax_cross_entropy(predicted_flower_type,original_flower_type)     

flower_color_loss= slim.losses.softmax_cross_entropy(predicted_flower_color,original_flower_color)

定义丢失功能以后我们需要将其对两个任务分别进行优化。有两种方法来实现：

        1.   为两个任务定义丢失功能，分开优化。

        2.   为两个任务定义丢失功能，共同优化。

第一种方式适合于要执行交替培训。当拥有任务1数据与任务2数据，并交替进行培训时，可以交替调用优化器并优化网络。

如果想在优化同时进行学习，那么第二种方式更合适。只需添加损失并优化此损失。这保留了单独的任务特定的丢失功能，并同时进行训练。在此案例中，我想同时训练网络，所以使用这个方法。

total_loss =flower_type_loss + flower_color_loss

train =optimizer.minimize(total_loss)

不是单独优化两个损失，而是优化单个联合损失。我们定义优化器函数，它负责最小化total_loss。

4.   训练

一旦定义了神经网络架构，接下来就是对他进行训练了。此前已经创建了用于培训，验证和测试集的文本文件。所以第一个任务是阅读文件，并提取关于图像和标签的信息到网络。一旦完成，便可以开始多任务培训。

总结

在这篇文章中，笔者通过使用非常简单的问题来实现深度神经网络进行多任务学习。它可以推广到更复杂的问题，如识别面部表情和确定人脸特征。当要使用相同的网络执行类似的任务时，多任务学习是有帮助的。与不同的模型进行预测相比，这不仅减少了训练时间，而且减少了推理时间。在移动设备上最好使用此类方法，因为需要优化运行时消耗的内存，电池利用率和CPU使用率。

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