神经网络Transformer架构中的负样本挖掘 负样本挖掘是一种在训练过程中识别和利用具有高价值的负样本的技术。在Transformer架构中，负样本是指模型在训练时应避免预测的、与正样本（正确目标）不同的输出。负样本挖掘通过精心选择这些负样本，提升模型的学习效率和泛化能力。 1. 负样本的基本概念 在监督学习中，每个训练样本通常由输入和对应的正样本（正确标签或目标）组成。例如，在机器翻译中，正样本是目标语言的正确译文；在文本分类中，正样本是文本的正确类别。 负样本则是所有非正样本的选项。在词汇量巨大的任务（如语言建模或翻译）中，负样本的数量极其庞大。直接使用所有负样本计算损失（如交叉熵损失）在计算上是不可行的，因此需要策略性地选择一部分负样本。 2. 负样本挖掘的目的 提升训练效率 ：通过只计算一部分负样本的损失，大幅减少计算量。 提高模型区分能力 ：随机选择的负样本可能过于“简单”（即模型已经能很好地区分它们），对模型学习的贡献很小。负样本挖掘旨在找出那些与正样本相似、容易混淆的“困难”负样本，迫使模型学习更精细的特征表示，从而提升其判别边界。 3. 负样本挖掘在Transformer中的常见方法 随机负采样 ：从整个负样本空间中随机选取一小部分样本。这是最基本的方法，计算开销小，但可能包含大量对模型学习无用的简单负样本。 困难负样本挖掘 ： 在线困难负样本挖掘 ：在一个训练批次内，模型对所有样本进行前向传播后，根据当前模型预测的置信度来选择负样本。具体来说，模型会为每个正样本计算其与批次内所有负样本的相似度（或损失值），然后选择那些模型预测得分较高（即模型错误地认为它们与正样本很相似）的负样本作为困难负样本用于损失计算。 离线困难负样本挖掘 ：使用一个已经训练好的模型（或当前模型在之前迭代中的状态）在一个固定的数据集上挖掘困难负样本，然后将这些挖掘出的负样本加入训练集。这种方法不如在线方法动态和高效。 基于负样本库的挖掘 ：维护一个动态更新的负样本库，其中存储了历史上被模型判断为困难的负样本。在训练时，从该库中采样负样本。这种方法可以引入更多样的困难样本。 4. 负样本挖掘在Transformer具体任务中的应用 掩码语言建模（MLM） ：在BERT等模型的预训练中，模型需要预测被掩码的词汇。负样本是所有非正确词汇的词汇。通常使用随机负采样，但也可以探索困难负样本挖掘，让模型专注于区分那些语义或形态上相近的易混淆词。 对比学习 ：在句子或图像表示学习中，目标是拉近正样本对（相似的样本）的表示，推远负样本对（不相似的样本）的表示。此时，负样本挖掘至关重要。通过挖掘困难的负样本（即与正样本在表示空间上邻近但不属于同一类的样本），可以学习到更具判别力的表示。 下一句预测（NSP） ：任务中的负样本是随机从语料库中抽取的与当前句子不连续的句子。这本身就是一种负样本构造策略。 5. 负样本挖掘的挑战与注意事项 训练不稳定性 ：过度关注最困难的负样本可能导致训练过程不稳定，因为这些样本可能本身就是标注错误或模糊的边界案例。 计算开销 ：在线困难负样本挖掘需要在批次内进行额外的计算和排序，会增加单次迭代的时间。 采样偏差 ：挖掘策略可能引入偏差，如果处理不当，可能会损害模型的泛化性能。 总之，负样本挖掘是Transformer及其相关模型训练中的一个重要策略，它通过智能地选择具有挑战性的反例，引导模型学习更鲁棒和精确的表示与决策边界。