這一波深度學習的發(fā)展，以2006年Hinton發(fā)表Deep Belief Networks的論文為起點，到今年已經(jīng)超過了10年。從過往學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界對新技術(shù)的追捧周期，超過10年的是極少數(shù)。從深度學習所屬的機器學習領(lǐng)域來看，到底什么樣的方向能夠支撐這個領(lǐng)域繼續(xù)蓬勃發(fā)展下去，讓學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界都能持續(xù)投入和產(chǎn)出，就目前來看，半監(jiān)督學習是一個很有潛力的方向。

機器學習范式的發(fā)展

傳統(tǒng)機器學習的解決路徑可以表示為：

ML Solution = ML expertise + Computation + Data

其中ML expertise是機器學習專家，負責特征工程、機器學習模型設(shè)計和最終的訓練，是整個機器學習解決方案效果的關(guān)鍵因素。Computation是計算能力，代表具體選擇什么的硬件去承載專家設(shè)計的優(yōu)化方案。這個部分一般來說窮有窮的打法，富有富的策略：以CTR預(yù)估為例，小廠設(shè)備不多，資源不足，那么可能GBDT就是一個不錯的選擇；大廠的話，資源相對富裕，那么各種DNN就上來了。Data無論做什么業(yè)務(wù)，或多或少也都有一些，C端產(chǎn)品的話，上線后總會有用戶反饋可以做為label；B端產(chǎn)品的話，以我曾經(jīng)搞過的圖片識別為例，定向爬蟲和人工標注也能弄到有標簽樣本。Data總會有，無外乎多少的區(qū)別。

這里就存在一個問題，Computation和Data即便有了，也不一定有很匹配的人來把整個事情串聯(lián)運用起來，發(fā)揮最終的價值。21世紀，最貴的是人才；為什么貴？因為稀缺。于是大家就在想，能不能把機器學習問題的解決路徑改為：

New ML Solution = 100x Computation + 100x Data

簡而言之，就是用更多地Computation和Data代替人的作用。100x Computation替代人工模型設(shè)計，這兩年也得到了長足的發(fā)展，這就是AutoML。狹義的來看AutoML，NAS和Meta Learning在學術(shù)界工業(yè)界都有不錯的進展。尤其是NAS，2017年Zoph和Le發(fā)表的Neural Architecture Search with Reinforcement Learning作為引爆點，快速形成了一個火爆的研究領(lǐng)域，主要思路是通過RNN controller來sample神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，訓練這個網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以這個網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的指標作為RL的reward優(yōu)化這個controller，讓這個controller能夠sample出更有效的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

Controller訓練過程

這個領(lǐng)域后續(xù)還有一些列出色的工作，但由于不是今天討論的重點，暫且按下不表，有時間再寫一篇關(guān)于NAS的從認知到實踐。

100x Data聽上去就是一個很有誘惑力的事情，因為更多的數(shù)據(jù)，往往意味著更好的效果。以最近異常火爆的BERT和GPT2，都被認為是大力出奇跡的暴力美學典范。大量的數(shù)據(jù)帶來效果提高了人們對當前AI的認知邊界，GPT2生成的文本就是一個很好的例子。但是數(shù)據(jù)規(guī)模的擴大，往往意味著某方面成本的提升。廣告CTR預(yù)估，100x的樣本要么是DAU增長了100倍，要么是出了100x的廣告（估計會被用戶打死的），都不太真實；圖片的人工標注增長100x即便金錢成本能接受，時間成本也太長，猜想ImageNet如果1億標注樣本，估計CV的發(fā)展還會有更多的爆發(fā)點。

在談半監(jiān)督學習的進展前，我們先看看另一個機器學習方向在解決數(shù)據(jù)不足和數(shù)據(jù)稀疏上的努力。

Multi-Task Learning

Multi-Task Learning是指不同的任務(wù)之間通過共享全部或者部分模型參數(shù)，相互輔助，相互遷移，共同提高的機器學習方法。實際使用過程中，Multi-Task Learning由于多個任務(wù)共享參數(shù)，還能帶來Serving Cost的下降，在學術(shù)界和工業(yè)界都有不少相關(guān)工作，并且在一些數(shù)據(jù)上取得了不錯的進展。

Multi-Task Learning由于不同任務(wù)之間可以相互輔助學習，往往數(shù)據(jù)稀疏的任務(wù)能夠從數(shù)據(jù)豐富的任務(wù)收益，得到提高，同時數(shù)據(jù)豐富任務(wù)還不怎么受影響或者微弱提升。這在一定程度上緩解了數(shù)據(jù)量的需求。

最近幾年比較好的Multi-Task Learning工作，首先讓我比較有印象的是Cross-stitch。Cross-stitch通過在Multi-Task的表達學習中，通過權(quán)重轉(zhuǎn)換矩陣 alpha_{AB} 或者 alpha_{BA} 直接獲得另一個任務(wù)的中間表示信息，這種方案在效果上比傳統(tǒng)的Shared Bottom靈活，也減少了模型參數(shù)被某一個任務(wù)完全主導的風險。

Cross-stitch子結(jié)構(gòu)

后來的ESSM跟Cross-stitch有異曲同工之妙，只是將任務(wù)的學習方向改為單向：pCVR單向從pCTR中學習，以滿足業(yè)務(wù)上的邏輯因果關(guān)系。

ESSM學習框架

Multi-Task Learning最近比較有意思的工作，SNR應(yīng)該算一個，思路主要收到Mixture-of-Expert的啟發(fā)（Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer：這篇文章背后的思想其實是Google解決大規(guī)模機器學習的新思路，完全值得開篇另述！），不同的任務(wù)走不同的網(wǎng)絡(luò)路由，即不同的任務(wù)會由不同的Experts組合預(yù)估，而Experts總量固定，在不同任務(wù)間是部分共享的。對比Cross-stitch，每個任務(wù)都必須使用另外任務(wù)的信息，這種網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計，使得不同任務(wù)的Expert既有獨立又有共享。具體的獨立和共享方式，每個任務(wù)通過模型訓練學習得到，比較好的平衡了任務(wù)的獨立性和共通性。SNR還使用了稀疏路由的思想，使得每個任務(wù)在保證效果的前提下經(jīng)過最少的Experts，降低計算量。

Multi-Task Learning在學術(shù)界和工業(yè)界都獲得了不俗的成績，但是也有一個要命的短板，需要另外一個數(shù)據(jù)豐富且能夠?qū)W習比較好的任務(wù)幫忙。這個要求限制了Multi-Task Learning發(fā)揮的空間，因為很多情況下，不僅沒有其他任務(wù)，僅有的任務(wù)label也很匱乏，于是半監(jiān)督學習就有了用武之地。

半監(jiān)督學習

半監(jiān)督學習通常情況下，只有少量的有l(wèi)abel數(shù)據(jù)，但是可以獲得大量的無label數(shù)據(jù)，在這種情況下希望能夠獲得跟監(jiān)督學習獲得相似甚至相同的效果。半監(jiān)督學習的歷史其實已經(jīng)也比較久遠了，2009年Chapalle編著的Semi-Supervised Learning，就對其定義和原理做了詳細介紹。在計算力隨著深度學習的熱潮快速發(fā)展的同時，大量的label貧困任務(wù)出現(xiàn)，于是半監(jiān)督學習也越來越重要。

半監(jiān)督學習近兩年最有亮點的工作當屬發(fā)表在EMNLP'2018的Phrase-Based & Neural Unsupervised Machine Translation，大幅提升了半監(jiān)督機器機器翻譯的SOTA。

翻譯訓練過程示意

在整個訓練過程中，B)先對其兩種語言的work級別翻譯，然后C)針對兩種語言分別學一個Language Model，獲得語言分布，最后D)再根據(jù)語言分布反復(fù)使用Back-Translation在已知的少量句對上翻譯獲得最終模型。這種方案大幅提高了在對齊句對不多的語種之間的翻譯質(zhì)量，同時由于其novelty，獲得了EMNLP'2018的Best Paper Award，初讀此文時有一種眼前一亮的感覺。（盡管標題叫Unsupervised Machine Translation，但是實際上利用到了部分label數(shù)據(jù)，我更愿意將其歸類為Semi-Supervised Machine Translation。）

最近Google的研究人員又提出來一種新的半監(jiān)督訓練方法MixMatch，這種方法號稱是Holistic的，綜合運用了：A)distribution average; B)temperature sharpening; C)MixUp with labeled and unlabeled data. 其訓練過程如下：

這個方法在CIFAR-10上只有250個label時能將錯誤率從38%降到11%，令人印象深刻。『江山代有才人出』，另一波Google的研究人員提出了UDA，在我看來這種方法更為徹底，也更加End-to-End。UDA主要利用數(shù)據(jù)分布的連續(xù)性和一致性，在輸入有擾動的情況下，輸出應(yīng)該保持穩(wěn)定，于是對于unlabeled data增加了一個損失函數(shù)：

即有擾動和無擾動的unlabeled data的預(yù)估分布的KL距離應(yīng)該非常小，同時數(shù)據(jù)擾動用盡可能貼近任務(wù)本身的方法去做，比如圖像用AutoArgument，文本用上面提到的Back-Translation和Word Replacement。

UDA訓練示意

UDA的效果在文本和圖像上都得到了很好地驗證，大幅降低標注數(shù)據(jù)不足情況下得錯誤率；更值得關(guān)注的一點是，即便在ImageNet這種標注數(shù)據(jù)已經(jīng)非常多的情況下，再使用UDA依然能帶來效果的提升，說明UDA在數(shù)據(jù)分布擬合上具有很好地通用性。

結(jié)語

總體來看，半監(jiān)督機器學習無論是采用聚類、圖傳播、數(shù)據(jù)增強還是泛化學習，主要依據(jù)的理論基礎(chǔ)都是labeled和unlabeled data在分布上的連續(xù)性和一致性，因此機器學習方法可以利用這點進行有效的結(jié)構(gòu)化學習，增強模型的表征能力，進而很好地提高預(yù)測效果。雖然半監(jiān)督機器學習已經(jīng)取得了一些很好的結(jié)果，從近兩年ICML、ICLR和NeurIPS等會議看，相關(guān)工作也越來越多，但是還遠沒有到CV中的ResNet和NLP中的BERT的水平，要實現(xiàn)100x Data真正發(fā)揮作用，還需要學術(shù)界和工業(yè)界共同努力。