快速解决微调灾难性遗忘问题
随着深度学习的发展，模型微调已成为提高模型性能的重要手段之一。然而，在对预训练模型进行微调时，经常会出现灾难性遗忘的问题，即模型在学习新任务的同时，忘记了之前学到的知识。这不仅影响了模型在旧任务上的表现，也限制了其在多任务学习中的应用潜力。为了解决这一难题，研究者们提出了多种策略和技术，本文将介绍几种有效的解决方案，并提供相应的代码示例。
一种常用的缓解灾难性遗忘的方法是使用弹性权重巩固（Elastic Weight Consolidation，EWC）。EWC通过在损失函数中添加一个正则项来惩罚对重要权重的更新，从而保护模型不忘记先前学习到的信息。具体实现时，我们需要估计每个权重的重要性，并在微调过程中使用这些信息来引导优化方向。
首先，导入必要的库：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms
然后，定义一个简单的神经网络模型：
class SimpleModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleModel, self).__init__()
self.fc = nn.Linear(784, 10)
def forward(self, x):
x = x.view(-1, 784)
x = self.fc(x)
return x
接下来，定义EWC的计算方法：
def fisher_matrix_diag(model, loader):
log_softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)
model.eval()
fisher = {
}
for param_name, _ in model.named_parameters():
fisher[param_name] = torch.zeros_like(model.state_dict()[param_name])
for data, target in loader:
output = model(data)
log_probs = log_softmax(output)
probs = torch.exp(log_probs)
for c in range(log_probs.shape[1]):
pseudo_counts = probs[:, c]
log_pseudo_counts = log_probs[:, c]
if pseudo_counts.requires_grad is not True:
pseudo_counts.requires_grad = True
log_pseudo_counts.requires_grad = True
(pseudo_counts * log_pseudo_counts).sum().backward(retain_graph=True)
for name, param in model.named_parameters():
fisher[name] += param.grad.pow(2) / len(loader)
for param_name in fisher.keys():
fisher[param_name] /= len(loader)
return fisher
定义带有EWC正则化的训练函数：
def ewc_train(model, loader, optimizer, criterion, fisher, prev_task_params, lamda=1000):
model.train()
for batch_idx, (data, target) in enumerate(loader):
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = criterion(output, target)
ewc_loss = 0
for name, param in model.named_parameters():
_loss = fisher[name] * (prev_task_params[name] - param).pow(2)
ewc_loss += _loss.sum()
loss += lamda * ewc_loss
loss.backward()
optimizer.step()
最后，准备数据并执行训练：
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])
train_loader = DataLoader(datasets.MNIST('data', train=True, download=True, transform=transform), batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(datasets.MNIST('data', train=False, transform=transform), batch_size=1000, shuffle=True)
model = SimpleModel()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 假设我们已经有了第一个任务的训练结果
initial_params = {
name: param.clone().detach() for name, param in model.named_parameters()}
fisher_diags = fisher_matrix_diag(model, train_loader)
for epoch in range(5): # loop over the dataset multiple times
ewc_train(model, train_loader, optimizer, criterion, fisher_diags, initial_params)
以上就是使用EWC技术来缓解微调过程中灾难性遗忘问题的一种实现方式。除了EWC之外，还有其他方法如LwF（Learning without Forgetting）、在线记忆回放（Online Memory Replay）、多任务学习（Multi-task Learning）等，它们各有特点，在不同的场景下可能表现出不同的效果。选择哪种方法取决于具体的应用场景和个人需求。希望上述示例能够帮助你在实际项目中解决类似的问题。
