如何評價谷歌最近提出的Seq2Seq模型SliceNet？

谷歌最近在論文《Depthwise Separable Convolutions for Neural Machine Translation》提出了基於super-separable convolution的Seq2Seq模型SliceNet，如何評價

最近剛好整理相關的知識，跟大家分享一下。

本文接《模型匯總16 各類Seq2Seq模型對比及《Attention Is All You Need》中技術詳解》，繼續介紹Seq2Seq模型。本文主要內容整理自Google最近放出的論文《Depthwise Separable Convolutions for Neural Machine Translation》。

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1、問題提出

基於RNN（LSTM、GRU）的Seq2Seq模型在自然語言處理領域取得了巨大成功，特別是對機器翻譯領域，神經機器翻譯（NMT）已經完全替代了以前的統計（SMT）。但基於RNN的Seq2Seq有2個致命缺點：1、基於sequence中t-i的context計算t時刻估計，不適合併行計算，因此計算效率低；2、基於attention來計算source language與target language之間的對齊關係（alignment relation），但對中文省略部分詞語，特別是口語中，attention計算並不準確，attention會把target中的詞對應到省略詞的上一個詞或下一個詞上，此時，會出現漏譯情況。比如：

今天（我們）一起去逛街吧 -&> Today go shopping together

正確的翻譯應該是:Today, We go shopping together。我們被省略掉了，attention把對齊關係把主語對齊到今天上面了。

FaceBook提出了完全基於Convolution的Seq2Seq模型，採用非局部的層疊卷積方式來建模輸入sequence中詞與詞的dependency關係。但基於傳統卷積的seq2seq模型也有兩個明顯缺點：1、參數多，計算複雜度高，Batchsize、隱層神經元數目都不能設大，特別在decoder端非常明顯；2、模型不容易訓練：encoder或decoder層疊卷積層數目超過10層，模型很容易訓飛，收斂時間長。

為了處理這個問題，基於Xception結構和mobileNets的Depthwise separable convolution結構，處理這個問題。

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2、本文的主要貢獻

（1）、在本文中，採用一種深度可分離卷積的網路結構，搭建Seq2Seq模型，用於神經機器翻譯（NMT）。深度可分離卷積（Depthwise Separable Convolution）減少了卷積操作中所需參數數目，降低模型的計算量（computation），同時提升了模型的表述能力（representational efficiency）。最近，Convolutional Seq2Seq在機器翻譯領域取得不錯的結果。

（2）、提出了一種新的網路結構SliceNet，其設計原理受到Xception 和ByteNet啟發。優點：儘可能減少模型的參數，降低計算量。當與ByteNet對比，同樣參數量情況下，SliceNet取得更好的結果。

（3）、將Depthwise Separable Convolution結構用於機器翻譯，發現：深度分離特性（Depthwise separability）可以增大卷積窗口的大小，去除掉filter dilation的需求。

（4）、引入新的卷積操作：super-separable（超分離），進一步減少參數和計算量成本（computation cast）。

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3、分離卷積和組卷積（Separable convolution and grouped convolution）

深度可分離卷積與組卷積（grouped convolution）和Inception卷積網路中的inception module相關。Separable convolution由Depthwise convolution和Pointwise convolution兩部分組成，Pointwise convolution接在Depthwise convolution之後。Depthwise convolution指，從多維空間角度上來看，input的不同channel之間，相互獨立進行卷積。Pointwise convolution採用Inception Net中的1X1的卷積窗口進行卷積，把Depthwise convolution的輸出映射到一個新的channel space中。

注意：Depthwise separable convolution與圖像處理中的spatialy separable convolution處理不一樣。

傳統的convolution、Depthwise convolution、Pointwise convolution和Depthwise separable convolution（separable convolution）數學表達式下所示：

深度神經網路通過逐層的特徵抽取，從複雜的輸入X中抽取出抽象的、易於理解的特徵。特定的i層中，隱含層神經元之間相互獨立，各自抽取特定的特徵（particular feature）；i層神經元的輸出，通過特定的方式（全連接、卷積、池化等方式）連接到i+1層神經元輸入端，特定的連接方式起到組合（融合）這個特徵（particular feature）的作用。

常規的卷積層中（regular convolution），需要同時進行特徵抽取和特徵融合的工作，從參數（Parameters）的使用角度來講，效率低且效果不理想。相反，Depthwise separable convolution把兩步分離開來，從深度方向，把不同的channels之間相互獨立開，先進行特徵抽取，在進行特徵融合，這樣做可以充分利用模型參數進行表示學習（representation learning），使用更少的參數，取得更好的效果。

Grouped convolution（sub-separable convolution）是一種介於regular convolution和Depthwise separable convolution之間的一種卷積方式。Grouped convolution把輸入的channel分解成多個互補重疊的groups，每個組分別進行常規的convolution操作，然後把每個channel中的feature maps拼接起來做為最後的輸出。這幾種卷積方式的參數數目和每個位置的近似浮點數運算對比如table1所示：

其中，c是channel或filter的數目（一般c=1000），k是卷積核大小（一般k=3），g是groups的數目。可見，Depthwise separable convolution的數目比其餘三種convolution types要少很多，單位置（per position）的計算量也要少很多。

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4、超分離卷積（super-separable convolution）

Super-separable convolution借鑒了group convolution的思想，把輸入x從深度方向分解成g個組，然後每個組分別進行separable convolution操作，最終把不同的組的結果拼接起來。注意，通常，通常多個super-separable convolution堆疊在一起，且super-separable convolution中每個channels之間相互獨立，沒有信息交換。

Super-separable convolution的表達式如公式（1）所示：

其中，x1....xg表示一個super-separable convolution group中的g（一般g=2或3）個split，（Wp（i），Wd（i）），i=1.....g表示g個的position weight和dimension weight。每個split的dimension卷積操作次數為k*c / g，position映射操作次數為c^2/g^2，一個super-separable convolution group的總計算次數為k*c + c^2 / g。

5、過濾膨脹（filter dilation）和卷積窗口大小

Filter dilation通過增加卷積核的size以獲得更多的multiscale information，同時有效避免卷積核增加帶來的參數爆炸問題。與filter dilation相似且更簡單的方法是選擇更多大卷積窗口，但卷積窗口越大，計算量和需要的存儲空間也越大。在Depthwise separable convolution網路中，需要更少的計算量進行convolution操作，non-embedding層中的參數可以減少一半，因此，可以空餘更多的計算和存儲空間用於選擇更大的卷積窗口。

6、SliceNet結構

模型的輸入和輸出都被embedded成相同長度的embedding，採用兩個獨立的sub-network分別進行encode操作，然後把兩個sub-network的輸出拼接起來，做為自回歸（auto-regressive）decoder的輸入。在給定輸入x和partial prediction（y1...yi-1）的encoded結果條件下，Auto-regressive decoder每一次預測一個輸出yi。SliceNet的網路結構如圖1所示。

其中，encoder由堆疊的convolution module構成，decoder由堆疊的convolution module+attention module構成。

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6.1 卷積模塊

每一個Convolution step由三個部分組成：對輸入x的relu激活，跟著一個Depthwise separable convolution操作SepConv，在跟著一個layer Normalization。（關於layer Normalization詳細介紹，參考文章《<優化策略-2>深度學習加速器Layer Normalization-LN》），一個完整的convolution step的計算公式如下所示：

在encoder和decoder中，每個convolution module由多個convolution steps堆疊起來，相互之間採用殘差連接（Residual connection）。圖1中第二圖給出了由4個convolution step和兩個skip-connections構成的convolution module（convolution block），表達式如下所示：

Encoder和decoder中採用堆疊多個convolution Modules的方式。

6.2 attention模塊

Attention通過計算source 和target 向量之間內積attention（inner-product attention）的相似度來確定，同時根據sequence的長度進行re-scale，計算公式如下：

此外，Attention中添加了timing信息，讓attention獲得輸入sequence中的位置信息。Timing（位置）信息的計算方式與《模型匯總16 各類Seq2Seq模型對比及《Attention Is All You Need》中技術詳解》類似，採用關於word k的頻率的cosine或sine函數計算：

因此，在圖1中給出的decoder的attention module結構：先對在target中添加timing信號 ，執行兩次convolution step，然後再對source進行attending。整個結構如下公式所示：

6.3 自回歸結構（Autoregressive structure）

如圖1所示，模型最終通過自回歸（autoregressive）的方式預測output。在基於Depthwise separable convolution的seq2seq模型中，encoder和decoder通過更大的卷積窗口和堆疊的convolution module來學習input sequence和output sequence中的long term dependencies。因此，得到圖1所示的，基於super-convolution 的整個seq2seq模型的表達式如下所示：

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參考文獻：

Depthwise Separable Convolutions for Neural Machine Translation

Neural machine translation in linear time

Wavenet: A generative model for raw audio

Conditional image generation with pixelcnn decoders

Multi-scale context aggregation by dilated convolutions；Factorization tricks for LSTM networks

Factorization tricks for LSTM networks

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