神经网络Transformer架构中的标签传播

标签传播是一种在半监督学习或弱监督学习场景中，利用图结构在数据点之间传递标签信息的方法。在Transformer架构的背景下，它常被用于增强模型的表示学习，特别是在数据标注有限的情况下，通过挖掘数据样本之间的关系来推断未标记样本的潜在标签或表示。

1. 基础概念：图与标签传播

   • 首先，需要理解“图”的数据结构。在图论中，图由“节点”和连接节点的“边”组成。在机器学习的语境下，每个数据样本（例如，一段文本、一张图像）可以看作图中的一个节点。节点之间的边则代表样本之间的某种相似性或关系（例如，语义相似度、特征空间的邻近度）。
   • “标签传播”的核心思想是：在一个图中，已经带有标签的节点（已标注数据）会像“传染源”一样，通过连接它们的边，将标签信息“传播”或“扩散”到相邻的未标签节点（未标注数据）上。相似度越高的节点之间，标签传播的强度越大。

2. 在Transformer中的结合点：构建样本关系图

   • Transformer模型，尤其是其编码器，天然擅长为序列数据（如文本）生成高质量的上下文感知表示向量（即嵌入）。对于一个数据集中的所有样本（无论是否有标签），我们可以用预训练或初步训练的Transformer模型为每个样本提取一个特征向量。
   • 利用这些特征向量，我们可以构建一个样本关系图。常见的方法是计算所有样本对之间的相似度（例如，使用余弦相似度），然后为每个样本保留其K个最相似的邻居（K-近邻图），或者设定一个相似度阈值，超过该阈值的样本对之间建立一条边。边的权重通常就是样本间的相似度。

3. 标签传播算法过程

   • 在构建好样本关系图后，标签传播算法开始迭代运行。算法的输入是：一部分节点的已知标签（已标注数据）和所有节点之间的连接关系（边及权重）。
   • 初始化时，已标注节点的标签被固定，未标注节点的标签被设置为未知或随机分布。
   • 在每次迭代中，每个节点都会根据其所有邻居节点的当前标签状态来更新自己的标签状态。更新规则通常是加权平均：一个节点的新标签概率分布，是其所有邻居节点当前标签概率分布的加权和，权重就是连接边的强度（相似度）。已标注节点的标签在迭代过程中通常保持不变（称为“钳制”），作为可靠的信息源。
   • 这个过程不断重复，直到所有节点的标签分布趋于稳定（变化小于某个阈值），或者达到预设的迭代次数。最终，每个未标注节点都会获得一个预测的标签或标签概率分布。

4. 在Transformer训练流程中的应用方式

   • 辅助预训练/微调：在模型训练（尤其是微调）阶段，可以将标签传播得到的“伪标签”作为额外的监督信号。例如，对于未标注的文本，通过标签传播为其推断一个伪标签，然后将这些带有伪标签的数据与原始标注数据混合，共同用于训练Transformer模型。这可以有效扩充训练集，特别是在标注成本高昂的领域。
   • 增强表示学习：标签传播过程本身可以视为一种图正则化。它鼓励模型学习到的特征表示能够使得语义相似的样本在特征空间中彼此靠近，因为只有这样，构建出的图才能有效地传播正确的标签。这可以引导Transformer学习到更清晰、更具判别性的类别边界。
   • 特定任务集成：在一些任务中，如文本分类、节点分类（在引文网络等图数据上），可以将标签传播模块与Transformer编码器相结合，设计端到端的模型。Transformer负责学习节点（样本）的特征，而标签传播层则显式地利用这些特征构建的图结构来平滑和修正预测结果。

5. 优势与挑战

   • 优势：能有效利用大量未标注数据，提升模型在低资源场景下的性能；原理直观，实现相对简单；能够利用数据内部的流形结构（相似性关系）。
   • 挑战：算法效果高度依赖于初始图构建的质量（即Transformer提取的特征好坏以及相似度度量的合理性）；在大型数据集上构建全连接图或K近邻图的计算和存储开销可能很大；如果已标注数据过少或噪声大，可能导致错误标签的传播（“垃圾进，垃圾出”）。通常需要精心设计图的构建方法和传播迭代的停止条件。