大厂技术实现 | 多目标优化及应用(含代码实现)@推荐与计算广告系列

本文涉及的产品
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
简介: 推荐,搜索,计算广告是互联网公司最普及最容易商业变现的方向,也是算法发挥作用最大的一些方向,前沿算法的突破和应用可以极大程度驱动业务增长,这个系列咱们就聊聊这些业务方向的技术和企业实践。本期主题为多目标学习优化落地(附『实现代码』和『微信数据集』)
ShowMeAI大厂技术实现方案

💡 作者:韩信子@ShowMeAI
📘 大厂解决方案系列教程https://www.showmeai.tech/tutorials/50
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一图读懂全文

文章结构 | 多目标优化及应用(含代码实现)


本篇内容使用到的数据集为 🏆2021微信大数据挑战赛数据集,大家可以通过 ShowMeAI 的百度网盘地址快速下载。数据集和代码的整理花费了很多心思,欢迎大家 PR 和 Star!

🏆 大厂技术实现的数据集下载(百度网盘):公众号『ShowMeAI研究中心』回复『 大厂』,或者点击 这里 获取本文 多目标优化及应用(含代码实现)2021微信大数据挑战赛数据集

ShowMeAI官方GitHub(实现代码)https://github.com/ShowMeAI-Hub/multi-task-learning


一、多目标优化介绍

1.1 什么是多目标优化场景

多目标排序是推荐排序系统中常见的技术实现,在很多推荐与排序常见中,有多个业务目标,找到一种综合排序方法使得多个目标都达到整体最优,能有最好的总体收益。

1.2 为什么需要多目标优化

为什么需要多目标排序呢,在实际互联网的推荐系统产品中,大多数用户反馈都不是直接评分,而是各式各样的隐式反馈,比如说用户的点击、收藏、分享、观看时长、下单购买等。 在评估用户满意度与设定优化目标时,可能有一些偏差:

偏差 | 评价用户满意度 VS 设定优化目标; 1-2


  • 全局偏差/Global bias:不同目标表达不同的偏好程度

    • 电商场景中,购买行为表达的偏好高于点击浏览和收藏
    • 新闻场景中,浏览时长超过20s这个行为表达的偏好高于点击
    • 短视频场景,完播行为表达的偏好高于点击
  • 物品偏差/Item bias:单个目标衡量不全面

    • 信息流产品中,标题党增加点击率,但降低满意度
    • 短视频场景中,悬念设计提升完播率,但需要观看下一个引发用户更多操作的不满
    • 自媒体资讯产品,鼓励转发率,可能会提升『转发保平安』等恶性操作
  • 用户偏差/User bias:⽤户表达满意度的⽅式不同

    • 信息流产品中,用户有 深度阅读、点赞、收藏 等不同表达满意的方式
    • 短视频场景中,用户有 点赞、收藏、转发 等不同表达满意的方式

下图为部分互联网产品下,用户包含信息反馈的行为路径。

互联网产品用户信息反馈的行为路径; 1-3


在上述众多互联网业务中,工程师优化和提升的目标可能是多个,比如,短视频推荐任务,既要点击率又要完播率;电商排序,既要点击率又要转化率。

多个优化和提升的目标; 1-4

1.3 多目标优化的难点

多目标优化的主要技术实现是在推荐系统的『排序』环节完成,如下所示的信息流推荐中,排序环节影响最终展示结果,进而对目标效果影响最为直接。

多目标优化的难点; 1-5


排序环节多使用CTR预估(click through rate prediction)技术来完成,业界有非常成熟的机器学习与深度学习技术方法与方案。但是,应用在多目标学习优化中,有五大难点:

CTR预估应用于多目标学习的五大难点; 1-6


① 部分目标数据稀疏,模型准确率低。 比如在电商产品中,用户下单行为显著稀疏于点击行为,下单的标签正样本数量和比例都偏小
② 在线服务计算量⼤。 通常多目标优化的模型有着更为复杂的模型结构,在线预估时,计算复杂度也更高;实时推荐任务需要有短响应时间和高并发支撑的稳定性,技术复杂度高一些。
③ 多个目标间重要性难以量化。 在追求点击率又追求完播率的短视频中,这两个target如何量化权衡重要度?
④ 分数融合的超参难以学习。 很多建模方案中,我们会量化得到不同的目标score,但最终融合时,涉及到的融合计算超参数不容易通过业务直接敲定,也没有合适的方法让模型学习
⑤ Label较为模糊。 很多业务中,连标签本身也是模糊的,比如资讯类产品中的阅读时长多长算长?

1.4 多目标vs多任务

实际技术解决方案中,有几个非常相似的概念,分别是 多任务、多目标、多类别,他们的定义和关联如下图所示:

多目标 VS 多任务; 1-7


在我们这里提到的推荐多目标优化中,其实不同的目标也对应不同的 task。 比如电商场景下,在推荐的排序阶段进行CTR建模,对同一输入样本同时预估点击率、转化率多个目标,在这个场景下,我们认为多目标多任务优化可以采用同一套方法。

我们经常使用联合训练Joint-train的模式进行多目标优化学习,公式如下:

公式

  • 公式 是任务 公式 的独享参数,总 公式 是每个子任务对应 公式 的带权求和。

二、多目标学习与共享参数

多任务多目标学习的实现,我们现在多采用『共享』机制完成,可以在不同任务的模型参数特征共享两方面做设计。

多任务多目标学习的共享参数; 1-8


  • 模型架构方面:在深度学习网络中可以共享embedding特征,或者共享中间层的某些隐藏单元,也可以是模型某一层或者最后一层的结果,并且共享之外的部分各自独立。在模型的设计中,层间关系自由组合搭配。
  • 特征组合方面:多个任务可以采用不同的特征组合,有的特征只属于模型架构的某个部分,有些特征整个模型都可以使用。

2.1 典型的一些参数共享机制

典型的参数共享机制; 1-9


① 参数的硬共享机制 (基于参数的共享,Parameter Based)

基于参数的共享是多目标学习最常用的方法。在深度学习的网络中,通过共享特征和特征的embedding以及隐藏层的网络架构,在最后一层通过全连接+softmax的方式来区分不同任务,最后做一个线性融合来实现多目标排序。

② 参数的软共享机制 (基于约束的共享,Regularization Based)

参数的软共享机制,每个任务都有自己的参数和模型结构,可以选择哪些共享哪些不共享。最后通过正则化的方式,来拉近模型参数之间的距离,例如使用 L2 进行正则化。

2.2 多目标优化的4种结果

实际多目标优化,在采用共享机制设计的各种模型结构后,可能有『Well Done』、『还不错』、『不理想』、『无法接受』 这 公式 种不同的结果:

多目标共同学习的4种结果; 1-10


  • Well Done』:最好的状态,所有share任务实现共同提升。
  • 还不错』:其次的状态,所有任务不降低,至少一个任务提升。如果是 主任务 + 辅助任务 的搭配,能够实现牺牲辅助任务达到主任务提升的效果,也是 well done。
  • 不理想』:跷跷板现象,任务有涨有跌。
  • 无法接受』:负迁移现象,所有任务都不如从前。

三、多目标学习两大优化方向

为了能够更好地『共享参数』,让同个模型中多个任务和谐共存、相辅相成、相得益彰,研究界有两大优化方向,分别是:

① 网络结构优化,设计更好的参数共享位置与方式

② 优化策略提升,设计更好的优化策略以提升优化 公式 过程中的多任务平衡

<

两大优化方向; 1-11


优化方向1:网络结构设计。网络结构设计方向思考哪些参数共享,在什么位置,如何共享等。

优化方向2:优化方法与策略。多目标优化策略从loss与梯度的视角去思考任务与任务之间的关系。平衡loss体量(Magnitude),调节loss更新速度(velocity),优化Gradient更新方向(direction)。在微观层面缓解梯度冲突,参数撕扯,在宏观层面达到多任务的平衡优化。

四、优化方向1:网络结构优化

4.1 总体思想与演进思路

网络结构设计是目前多任务研究和应用的主要焦点,它主要思考哪些参数共享,在什么位置,如何共享。优秀合理的共享网络结构对于最终效果提升作用巨大。

近年来网络结构设计经历了 Share Bottom 公式 MMoE 公式 PLE 的典型结构变迁,重要的业界顶尖企业研究人员发表的多任务网络结构设计论文包括:

  • Share Bottom:早期一直在使用的方式,参数共享(hard或者soft)的方式来对多任务建模。
  • 2018 Google MMOE:将hard的参数共享变成多个 expert,通过门控来控制不同loss对每个expert的影响。
  • 2019 Google SNR:借助简单的 NAS(Neural Architecture Search),对 Sub-Network 进行组合,为不同目标学习各自的网络结构。
  • 2020 腾讯 PLE:在 MMOE 的基础上增加了各任务独有的 Expert。

网络结构优化 Architectures; 1-12


下图中对早期的Share Bottom,MMoE,PLE三种典型网络结构及对应的动机和公式做了总结。

  • Shared Bottom 公式 MMoE:MMoE将shared bottom分解成多个Expert,然后通过门控网络自动控制不同任务对这些Expert的梯度贡献。
  • MMoE 公式 PLE:PLE在MMoE的基础上又为每个任务增加了自有的Expert,仅由本任务对其梯度更新。

Share Bottom,MMoE,PLE; 1-13


三种典型网络结构的公式; 1-14

4.2 核心论文与典型网络结构

我们来具体看一下论文中典型的网络结构:

1)MMoE:Google KDD 2018,现CTR建模多任务学习标配 [1]

Google《Modeling task relationships in multi-task learning with multi-gate mixture-of-experts》提出的 MMoE 几乎成为各家互联网公司做多任务多目标学习排序的标配结构。 在 Google 这篇 paper 中,研究人员通过人工控制两个任务的相似度,测试和研究不同网络结构的表现效果。

MMoE 结构设计中的 Multi-gate 对于任务差异带来的冲突有一定的缓解作用,即使在多任务之间的的相关性不高的情况下,也有不错的效果。 MMoE 中不同的 expert 负责学习不同的信息内容,然后通过 gate 来组合这些信息,通过不同任务 gate 的 softmax 的热力分布差异,来表明expert对不同的目标各司其责,从而提升了效果。

Modeling task relationships in multi-task learning with multi-gate mixture-of-experts; 1-15


论文中大规模推荐系统数据集实验结果如下,MMoE 相对于 share bottom 的方式,各指标都有明显的提升:

Modeling task relationships in multi-task learning with multi-gate mixture-of-experts; 1-16


MMoE核心代码参考

class MMoE_Layer(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self,expert_dim,n_expert,n_task):
        super(MMoE_Layer, self).__init__()
        self.n_task = n_task
        self.expert_layer = [Dense(expert_dim,activation = 'relu') for i in range(n_expert)]
        self.gate_layers = [Dense(n_expert,activation = 'softmax') for i in range(n_task)]
    
    def call(self,x):
        # 构建多个专家网络
        E_net = [expert(x) for expert in self.expert_layer]
        E_net = Concatenate(axis = 1)([e[:,tf.newaxis,:] for e in E_net]) # 维度 (bs,n_expert,n_dims)
        # 构建多个门网络
        gate_net = [gate(x) for gate in self.gate_layers]     # 维度 n_task个(bs,n_expert)
        
        # towers计算:对应的门网络乘上所有的专家网络
        towers = []
        for i in range(self.n_task):
            g = tf.expand_dims(gate_net[i],axis = -1)  # 维度(bs,n_expert,1)
            _tower = tf.matmul(E_net, g,transpose_a=True)
            towers.append(Flatten()(_tower))           # 维度(bs,expert_dim)

        return towers

2)SNR:Google AAAI 2019,对MMoE的改进工作 [2]

Google这篇《_SNR: Sub-Network Routing forFlexible Parameter Sharing in Multi-Task Learning_》paper 的思路与网络自动搜索(NAS)接近,通过动态学习产出多任务各自采用的 sub-network。研究思路是希望在更相似的任务下能学习到共享多一些的结构。

SNR: Sub-Network Routing for Flexible Parameter Sharing in Multi-Task Learning; 1-17

3)PLE :腾讯 RecSys 2020, 改进MMoE,结构简单效果好 [3]

腾讯这篇《_Progressive layered extraction (ple): A novel multi-task learning (mtl) model for personalized recommendations_》paper 提出 PLE,主要是在 MMoE 的基础上,为每个任务增加了自己的 specific expert,仅由本任务对其梯度更新。

如下图所示,在 Share Bottom 的结构上,整个共享参数矩阵如同质量较大的物体,在梯度更新的环节,两个 公式 反向计算的梯度向量分别是 公式公式,是这个物体受到的两个不同方向不同大小的力,这两个力同时来挪动这个物体的位置,如果在多次更新中两个力大概率方向一致,那么就能轻松达到和谐共存、相辅相成。反之,多个力可能出现彼此消耗、相互抵消,那么任务效果就会大打折扣。

Progressive layered extraction (ple): A novel multi-task learning (mtl) model for personalized recommendations; 1-18


MMoE 通过『化整为零』,把一个共享参数矩阵化成多个结合 gate 的共享 Expert,这样不同的loss在存在相互冲突的时候,在不同的 expert 上,不同 公式 可以有相对强弱的表达,那么出现相互抵消的情况就可能减少,呈现出部分 experts 受某 task 影响较大,部分 experts 受其他task主导,形成『各有所得』的状态。而PLE增加了spcific experts,能进一步保障『各有所得』,保证稳定优化。

PLE :化整为零,各有所得; 1-19


最终的paper实验结果如下

Progressive layered extraction (ple): A novel multi-task learning (mtl) model for personalized recommendations; 1-20


阿里的业务下,对 CTR、CVR、R3 这3个指标进行多目标优化,对于 single task 的相对提升结果如下表。其中 Share-Bottom 出现了翘翘板现象,而 PLE 实现了多目标共赢的结果。

阿里业务实践 | CTR、CVR、R3多目标优化; 1-21


PLE核心代码参考

class PleLayer(tf.keras.layers.Layer):
    '''
    @param n_experts: list,每个任务使用几个expert。[3,4]第一个任务使用3个expert,第二个任务使用4个expert。
    @param n_expert_share: int,共享的部分设置的expert个数。
    @param expert_dim: int,每个专家网络输出的向量维度。
    @param n_task: int,任务个数。
    '''
    def __init__(self,n_task,n_experts,expert_dim,n_expert_share,dnn_reg_l2 = 1e-5):
        super(PleLayer, self).__init__()
        self.n_task = n_task
        
        # 定义多个任务特定网络和1个共享网络
        self.E_layer = []
        for i in range(n_task):
            sub_exp = [Dense(expert_dim,activation = 'relu') for j in range(n_experts[i])]
            self.E_layer.append(sub_exp)
            
        self.share_layer = [Dense(expert_dim,activation = 'relu') for j in range(n_expert_share)]
        # 定义门控网络
        self.gate_layers = [Dense(n_expert_share+n_experts[i],kernel_regularizer=regularizers.l2(dnn_reg_l2),
                                  activation = 'softmax') for i in range(n_task)]

    def call(self,x):
        # 特定网络和共享网络
        E_net = [[expert(x) for expert in sub_expert] for sub_expert in self.E_layer]
        share_net = [expert(x) for expert in self.share_layer]
        
        # 【门权重】和【指定任务及共享任务输出】的乘法计算
        towers = []
        for i in range(self.n_task):
            g = self.gate_layers[i](x)
            g = tf.expand_dims(g,axis = -1) #维度 (bs,n_expert_share+n_experts[i],1)
            _e = share_net+E_net[i]  
            _e = Concatenate(axis = 1)([expert[:,tf.newaxis,:] for expert in _e]) #维度 (bs,n_expert_share+n_experts[i],expert_dim)
            _tower = tf.matmul(_e, g,transpose_a=True)
            towers.append(Flatten()(_tower)) #维度 (bs,expert_dim)
        return towers

五、优化方向2:优化方法与策略

5.1 总体思想与演进思路

优化方法更多的考虑的是在已有结构下,更好地结合任务进行训练和参数优化,它从 公式 与梯度的维度去思考不同任务之间的关系。在优化过程中缓解梯度冲突,参数撕扯,尽量达到多任务的平衡优化。

优化方法与策略 Optimization Strategy; 1-22


目前各式各样的多任务多目标优化方法策略,主要集中在3个问题:

优化方法与策略 3个问题; 1-23

1)Magnitude(Loss量级)

Loss 值有大有小,取值大的 Loss 可能会主导,如图所示,需要处理这个问题。典型的例子是二分类任务 + 回归任务的多目标优化,L2 Loss 和交叉熵损失的 Loss 大小与梯度大小的量级和幅度可能差异很大,如果不处理会对优化造成很大干扰。

2)Velocity (Loss学习速度)

不同任务因为样本的稀疏性、学习的难度不一致,在训练和优化过程中,存在 Loss 学习速度不一致的情况。如果不加以调整,可能会出现某个任务接近收敛甚至过拟合的时候,其他任务还是欠拟合的状态。

3)Direction(Loss梯度冲突)

不同任务的 Loss 对共享参数进行更新,梯度存在不同的大小和方向,相同参数被多个梯度同时更新的时候,可能会出现冲突,导致相互消耗抵消,进而出现跷跷板、甚至负迁移现象。 这也是核心需要处理的问题。

5.2 核心论文与典型方法介绍

针对上述3大核心问题,近年来典型的研究子方向和优秀的产出方法如下图表:

典型研究方向 & 优秀方法产出; 1-24


典型研究方向 & 优秀方法产出; 1-25

1)Uncertainty Weight [4]

简单的多任务学习往往是把所有 公式 进行联合优化,通常需要需要手动调节他们的 weights。典型的 公式 Function 如下:

公式


然而这种方式通常存在如下问题

模型最后学习效果对于 weights 非常敏感,否则很难同时收获对于多个任务都比较优的模型。同时手工调节这些 weights 也是非常费时费力的工作。 这篇paper提出直接建模单个任务中的uncertainty,然后通过uncertainty来指导权重的调节。

公式

为直接建模的uncertainty,是一个可学习的参数。 总 Loss 设计成这样的形式,模型优化过程中会倾向于惩罚高 Loss 而低 公式 的情况(如果一个任务的 Loss 高,同时 公式 又小的话,这一项就会很大,优化算法就会倾向于优化它)。

背后的含义是: Loss 大的任务,包含的uncertainty也应该多,而它的权重就应该小一点。 这样优化的结果就是往往 Loss 小(『相对简单』)的任务会有一个更大的权重。例如在分类 + 回归的多目标优化任务中,回归任务 Loss 大,Uncertainty Weight给予小权重,整体效果可能是有帮助的。


Uncertainty Weight核心代码参考

from keras.layers import Input, Dense, Lambda, Layer
from keras.initializers import Constant
from keras.models import Model
from keras import backend as K

# 自定义loss层
class CustomMultiLossLayer(Layer):
    def __init__(self, nb_outputs=2, **kwargs):
        self.nb_outputs = nb_outputs
        self.is_placeholder = True
        super(CustomMultiLossLayer, self).__init__(**kwargs)
        
    def build(self, input_shape=None):
        # 初始化 log_vars
        self.log_vars = []
        for i in range(self.nb_outputs):
            self.log_vars += [self.add_weight(name='log_var' + str(i), shape=(1,),
                                              initializer=Constant(0.), trainable=True)]
        super(CustomMultiLossLayer, self).build(input_shape)

    def multi_loss(self, ys_true, ys_pred):
        assert len(ys_true) == self.nb_outputs and len(ys_pred) == self.nb_outputs
        loss = 0
        for y_true, y_pred, log_var in zip(ys_true, ys_pred, self.log_vars):
            precision = K.exp(-log_var[0])
            loss += K.sum(precision * (y_true - y_pred)**2. + log_var[0], -1)
        return K.mean(loss)

    def call(self, inputs):
        ys_true = inputs[:self.nb_outputs]
        ys_pred = inputs[self.nb_outputs:]
        loss = self.multi_loss(ys_true, ys_pred)
        self.add_loss(loss, inputs=inputs)
        return K.concatenate(inputs, -1)

2)GradNorm [5]

Gradient normalization方法的主要思想是:

  • 希望不同的任务的 Loss 量级是接近的
  • 希望不同的任务以相似的速度学习

《_Gradnorm: Gradient normalization for adaptive loss balancing in deep multitask networks_》这篇paper尝试将不同任务的梯度调节到相似的量级来控制多任务网络的训练,以鼓励网络以尽可能相同的速度学习所有任务。

GradNorm; 1-26


Gradient normalization具体实现方式如下

  • 定义两种类型的 Loss :Label Loss 和Gradient Loss。这两种 Loss 独立优化,不进行运算。

    • 公式 的函数。
    • 公式 的好坏,Gradient Loss是关于权重 公式 的函数。
  • 公式 是一个变量(注意这里w与网络参数W是不同的),公式 也通过梯度下降进行更新,公式 表示当前处于网络训练的第 公式 步。

Gradnorm: Gradient normalization for adaptive loss balancing in deep multitask networks; 1-27


gradnorm在单个batch step的流程总结如下

  1. 前向传播计算总损失 公式
  2. 计算 公式
  3. 计算 公式
  4. 计算 公式公式 的导数
  5. 利用第1步计算的 公式 反向传播更新神经网络参数
  6. 利用第4步的倒数更新 公式 (更新后在下一个batch step生效)
  7. 公式 进行renormalize (下一个batch step使用的是renormalize之后的 公式 )


GradNorm核心代码参考

class GradNorm:
    def __init__(self,
                 device,
                 model,
                 model_manager,
                 task_ids,
                 losses,
                 metrics,
                 train_loaders,
                 test_loaders,
                 tensorboard_writer,
                 optimizers,
                 alpha=1.):

        super().__init__(
                device, model, model_manager, task_ids, losses, metrics,
                train_loaders, test_loaders, tensorboard_writer)

        self.coeffs = torch.ones(
                len(task_ids), requires_grad=True, device=device)
        optimizer_def = getattr(optim, optimizers['method'])
        self.model_optimizer = optimizer_def(
                model.parameters(), **optimizers['kwargs'])
        self.grad_optimizer = optimizer_def(
                [self.coeffs], **optimizers['kwargs'])

        self.has_loss_zero = False
        self.loss_zero = torch.empty(len(task_ids), device=device)
        self.alpha = torch.tensor(alpha, device=device)

    def train_epoch(self):
        """
        训练1轮
        """
        self.model.train()
        loader_iterators = dict([(k, iter(v))
                                 for k, v in self.train_loaders.items()])
        train_losses_ts = dict(
                [(k, torch.tensor(0.).to(self.device)) for k in self.task_ids])
        train_metrics_ts = dict(
                [(k, torch.tensor(0.).to(self.device)) for k in self.task_ids])
        total_batches = min([len(loader)
                             for _, loader in self.train_loaders.items()])
        num_tasks = torch.tensor(len(self.task_ids)).to(self.device)

        relative_inverse = torch.empty(
                len(self.task_ids), device=self.device)
        _, all_branching_ids = self.model.execution_plan(self.task_ids)
        grad_norm = dict([
                (k, torch.zeros(len(self.task_ids), device=self.device))
                for k in all_branching_ids])

        pbar = tqdm(desc='  train', total=total_batches, ascii=True)
        for batch_idx in range(total_batches):
            tmp_coeffs = self.coeffs.clone().detach()
            self.model.zero_grad()
            self.grad_optimizer.zero_grad()
            for k, v in self.model.rep_tensors.items():
                if v.grad is not None:
                    v.grad.zero_()
                if v is not None:
                    v.detach()

            # 对每个task, 计算梯度,反向传播, 累计gradients norms
            for task_idx, task_id in enumerate(self.task_ids):
                data, target = loader_iterators[task_id].next()
                data, target = data.to(self.device), target.to(self.device)

                # do inference and accumulate losses
                output = self.model(data, task_id, retain_tensors=True)
                for index in all_branching_ids:
                    self.model.rep_tensors[index].retain_grad()
                loss = self.losses[task_id](output, target)
                weighted_loss = tmp_coeffs[task_idx] * loss

                weighted_loss.backward(retain_graph=False, create_graph=True)
                output.detach()

                # GradNorm relative inverse training rate accumulation
                if not self.has_loss_zero:
                    self.loss_zero[task_idx] = loss.clone().detach()
                relative_inverse[task_idx] = loss.clone().detach()

                # GradNorm accumulate gradients
                for index in all_branching_ids:
                    grad = self.model.rep_tensors[index].grad
                    grad_norm[index][task_idx] = torch.sqrt(
                            torch.sum(torch.pow(grad, 2)))

                # calculate training metrics
                with torch.no_grad():
                    train_losses_ts[task_id] += loss.sum()
                    train_metrics_ts[task_id] += \
                        self.metrics[task_id](output, target)

            # GradNorm calculate relative inverse and avg gradients norm
            self.has_loss_zero = True
            relative_inverse = relative_inverse / self.loss_zero.clone().detach()
            relative_inverse = relative_inverse / torch.mean(relative_inverse).clone().detach()
            relative_inverse = torch.pow(relative_inverse, self.alpha.clone().detach())

            coeff_loss = torch.tensor(0., device=self.device)
            for k, rep_grads in grad_norm.items():
                mean_norm = torch.mean(rep_grads)
                target = relative_inverse * mean_norm
                coeff_loss = coeff_loss + mean_norm.mean()

            # GradNorm optimize coefficients
            coeff_loss.backward()

            # optimize the model
            self.model_optimizer.step()

            pbar.update()

        for task_id in self.task_ids:
            train_losses_ts[task_id] /= \
                len(self.train_loaders[task_id].dataset)
            train_metrics_ts[task_id] /= \
                len(self.train_loaders[task_id].dataset)

        train_losses = dict([(k, v.item())
                             for k, v in train_losses_ts.items()])
        train_metrics = dict([(k, v.item())
                             for k, v in train_metrics_ts.items()])
        pbar.close()
        return train_losses, train_metrics

3)DWA [6]

《_End-to-End Multi-Task Learning with Attention_》这篇paper中直接定义了一个指标来衡量任务学习的快慢,然后来指导调节任务的权重。

用这一轮loss除以上一轮loss,这样可以得到这个任务loss的下降情况用来衡量任务的学习速度,然后直接进行归一化得到任务的权重。当一个任务loss比其他任务下降的慢时,这个任务的权重就会增加,下降的快时权重就会减小。是只考虑了任务下降速度的简化版的Gradient normalization,简单直接。

4)PCGrad [7]

PCGrad是Google在NIPS 2020《_Gradient surgery for multi-task learning_》这篇paper里提出的方法,PCGrad指出MTL多目标优化存在3个问题:

① 方向不一致,导致撕扯,需要解决
② 量级不一致,导致大gradients主导,需要解决
③ 大曲率,导致容易过拟合,需要解决


解决办法如下

  • 先检测不同任务的梯度是否冲突,冲突的标准就是是否有 negative similarity;
  • 如果有冲突,就把冲突的分量 clip 掉(即,把其中一个任务的梯度投影到另一个任务梯度的正交方向上)。

Gradient surgery for multi-task learning; 1-28


论文中的算法步骤如下

Gradient surgery for multi-task learning; 1-29


PCGrad核心代码参考

class PCGrad(optimizer.Optimizer):

    def __init__(self, optimizer, use_locking=False, name="PCGrad"):
        """
        optimizer优化器
        """
        super(PCGrad, self).__init__(use_locking, name)
        self.optimizer = optimizer

    def compute_gradients(self, loss, var_list=None,
                        gate_gradients=GATE_OP,
                        aggregation_method=None,
                        colocate_gradients_with_ops=False,
                        grad_loss=None):
        assert type(loss) is list
        num_tasks = len(loss)
        loss = tf.stack(loss)
        tf.random.shuffle(loss)

        # 计算每个任务的梯度
        grads_task = tf.vectorized_map(lambda x: tf.concat([tf.reshape(grad, [-1,]) 
                            for grad in tf.gradients(x, var_list) 
                            if grad is not None], axis=0), loss)

        # 计算梯度投影
        def proj_grad(grad_task):
            for k in range(num_tasks):
                inner_product = tf.reduce_sum(grad_task*grads_task[k])
                proj_direction = inner_product / tf.reduce_sum(grads_task[k]*grads_task[k])
                grad_task = grad_task - tf.minimum(proj_direction, 0.) * grads_task[k]
            return grad_task

        proj_grads_flatten = tf.vectorized_map(proj_grad, grads_task)

        # 把展平的投影梯度恢复原始shape
        proj_grads = []
        for j in range(num_tasks):
            start_idx = 0
            for idx, var in enumerate(var_list):
                grad_shape = var.get_shape()
                flatten_dim = np.prod([grad_shape.dims[i].value for i in range(len(grad_shape.dims))])
                proj_grad = proj_grads_flatten[j][start_idx:start_idx+flatten_dim]
                proj_grad = tf.reshape(proj_grad, grad_shape)
                if len(proj_grads) < len(var_list):
                    proj_grads.append(proj_grad)
                else:
                    proj_grads[idx] += proj_grad               
                start_idx += flatten_dim
        grads_and_vars = list(zip(proj_grads, var_list))
        return grads_and_vars

5)GradVac [8]

GradVac是Google在ICLR 2021《_Investigating and improving multi-task optimization in massively multilingual models_》这篇paper里提出的方法,作为PCGrad的改进应用在多语种机器翻译任务上。

对比PCGrad,我们看看GradVac的做法

  • PCGrad只是设置了一个下界。让两个任务的cosine相似度至少是大于等于0的,不能出现负数。这个下界非常容易达到。
  • 两个任务的真实相似度,其实是会逐渐收敛到一个水位。这个值可以认为是两个任务的真实相似度。
  • 两个任务的Gradinet相似度,应当去靠近这个相似度,而不是只满足PCGrad设置的下界。

Investigating and improving multi-task optimization in massively multilingual models; 1-30

六、总结

总结一下,本文提到了多目标多任务场景下的优化方法,主要包含 网络结构优化 和 优化方法和策略提升两方面,最终目标都是希望缓解任务间的冲突和内耗,尽量优化提升所有业务目标。要构建一个promising的共赢多任务多目标解决方案,一些经验tips如下:

经验Tips | 构建共赢多任务多目标解决方案; 1-31


  • 1)首先关注业务场景,思考业务目标优化重点,进而确定多任务的组合形式

    • 主任务 + 主任务:解决业务场景既要又要的诉求,多个任务都希望提升
    • 主任务 + 辅任务:辅助任务为主任务提供一些知识信息的增强,帮助主任务提升 2.考虑不同任务间的重要度和相似性,考虑清楚辅助任务和主任务的关系;
  • 2)实际训练过程中,可以训练优化其中1个任务,观察其他任务的loss变化

    • 其他任务loss同步下降,则关联性较强
    • 其他任务loss抖动或有上升趋势,要回到业务本身思考是否要联合多任务训练
  • 3)网络结构选择MMoE或者PLE
  • 4)训练过程中关注Loss的量级,如果不同任务之间差异很大,注意约束和控制
  • 5)训练过程的优化策略,可以尝试PCGrad等方法对梯度进行调整,并观察效果

参考文献

  • [1] Ma J, Zhao Z, Yi X, et al. Modeling task relationships in multi-task learning with multi-gate mixture-of-experts[C]//Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining. 2018: 1930-1939.
  • [2] Jiaqi Ma, Zhe Zhao, Jilin Chen,et al. SNR: Sub-Network Routing forFlexible Parameter Sharing in Multi-Task Learning[C]//The Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-19).2019: 216-223
  • [3] Tang H, Liu J, Zhao M, et al. Progressive layered extraction (ple): A novel multi-task learning (mtl) model for personalized recommendations[C]//Fourteenth ACM Conference on Recommender Systems. 2020: 269-278.
  • [4] Kendall A, Gal Y, Cipolla R. Multi-task learning using uncertainty to weigh losses for scene geometry and semantics[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2018: 7482-7491.
  • [5] Chen Z, Badrinarayanan V, Lee C Y, et al. Gradnorm: Gradient normalization for adaptive loss balancing in deep multitask networks[C]//International Conference on Machine Learning. PMLR, 2018: 794-803.
  • [6] Liu S, Johns E, Davison A J. End-to-end multi-task learning with attention[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2019: 1871-1880.
  • [7] Yu T, Kumar S, Gupta A, et al. Gradient surgery for multi-task learning[J]. arXiv preprint arXiv:2001.06782, 2020.
  • [8] Wang Z, Tsvetkov Y, Firat O, et al. Gradient vaccine: Investigating and improving multi-task optimization in massively multilingual models[J]. arXiv preprint arXiv:2010.05874, 2020.

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