Electra模型多标签分类问题

Question

你好我想问下，electra模型进行多标签分类的话，有进行对抗训练的必要吗

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在使用Transformer架构（例如BERT、RoBERTa或Electra）进行多标签分类任务时，对抗训练并不是必需的步骤。然而，它可能会作为一种额外的正则化技术提高模型的泛化性能。对抗训练通常用于对抗恶意的对抗样本攻击，但在多标签分类中，它的作用更多的是通过引入微小的扰动来增强模型对输入数据变化的鲁棒性。

如果你决定使用对抗训练，可以参考以下步骤：

1. 准备数据集：首先确保你有一个包含多标签的数据集。每个样本应有一个或多个相关的标签。

2. 加载预训练模型和分词器：

   from transformers import ElectraTokenizer, ElectraForSequenceClassification
   
   tokenizer = ElectraTokenizer.from_pretrained('google/electra-base-discriminator')
   model = ElectraForSequenceClassification.from_pretrained('google/electra-base-discriminator', num_labels=num_labels)
   

3. 定义对抗训练函数： 这里我们使用FGSM (Fast Gradient Sign Method) 进行简单的对抗样例生成。这涉及到计算损失梯度，并根据梯度方向添加噪声。

   import torch
   from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence
   from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
   
   def generate_adversarial_samples(texts, labels, device):
       mlb = MultiLabelBinarizer()
       encoded_labels = mlb.fit_transform(labels)
   
       tokenized_texts = [tokenizer.encode_plus(text, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') for text in texts]
       input_ids = pad_sequence([t['input_ids'] for t in tokenized_texts], batch_first=True).to(device)
       attention_masks = pad_sequence([t['attention_mask'] for t in tokenized_texts], batch_first=True).to(device)
   
       outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_masks)
       _, preds = torch.max(outputs.logits, dim=1)
       loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(outputs.logits, encoded_labels.to(device))
   
       gradients = torch.autograd.grad(loss, model.parameters(), retain_graph=False)[0]
   
       perturbation = torch.sign(gradients)
       adversarial_input_ids = input_ids + 0.001 * perturbation
       return adversarial_input_ids, preds, encoded_labels
   

4. 训练过程： 在正常的训练循环中，交替使用原始输入和对抗输入进行训练。

   device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
   model.to(device)
   
   optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters())
   scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=5, gamma=0.1)
   
   epochs = 5
   steps_per_epoch = len(train_data) // batch_size
   
   for epoch in range(epochs):
       for batch_idx, (texts, labels) in enumerate(train_loader):
           texts, labels = texts.to(device), labels.to(device)
           original_input_ids = tokenizer.encode_plus(texts, add_special_tokens=True, return_tensors='pt')['input_ids']
   
           # 原始输入训练
           outputs = model(original_input_ids, attention_mask=attention_masks)
           loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(outputs.logits, labels)
           optimizer.zero_grad()
           loss.backward()
           optimizer.step()
   
           # 对抗输入训练
           adversarial_input_ids, _, _ = generate_adversarial_samples(texts, labels, device)
           outputs = model(adversarial_input_ids, attention_mask=attention_masks)
           loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(outputs.logits, labels)
           optimizer.zero_grad()
           loss.backward()
           optimizer.step()
   
           # 更新学习率
           scheduler.step()
   
           print(f'Epoch: {epoch+1}/{epochs}, Batch: {batch_idx+1}/{steps_per_epoch}, Loss: {loss.item():.4f}')
   

5. 评估和测试： 使用正常的评估和测试流程对模型进行评估，看看对抗训练是否提高了性能。

注意：对抗训练可能增加训练时间和资源消耗。在实际应用中，你需要权衡提升的性能与额外成本之间的关系。此外，对抗训练的效果可能因任务而异，对于某些特定任务，它可能并不提供显著的改进。