[人工智能]自然语言处理剪枝论文（Network Pruning Rethinking）

本文介绍一篇自然语言处理剪枝论文（Network Pruning Rethinking）

上图介绍了在不同的修剪策略下，知识是如何传递的：

(a) 一般的预培训和微调程序。$g$是一个编码器。$g_L$和$g_{L_D}$分别是在预训练数据集和微调数据集上训练良好的编码器。$L$和$D$分别是通用语言知识和任务特定知识。预训练和测试之间存在域误差，微调和测试之间存在泛化误差。

(b) 和 ( c)是两种基本的修剪策略。$L_D$和$L_{pr}$都是知识l的子集。$L_D$与下游任务相关。$L_{pr}$保存在经过修剪的编码器$g_{(L^{pr})}$中。

(d) 是作者提出的修剪策略。$(L^{pr}{)}_D$为先修剪后微调获得的知识。$(L_D{)}^{pr}$对应于蒸馏时先微调后修剪。

1. 一般的预培训和微调程序

1. 在预训练过程，通过大量数据实例$(x^p,y^p)$学习通用语言知识，用$L$表示。$L$包含一个与下游任务相关的子集，用$L_D$表示，$L$的数量远远大于$L_D$的数量。
2. 为了将知识$L$(特别是$L_D$)从预训练域转移到下游域，使用经过良好训练的编码器$g_L$对下游编码器$g_{L_D}$进行初始化。
3. 在微调过程中，下游编码器的训练是基于来自下游域的少量数据示例$(x^d,y^d)$中保留的任务相关知识$D$。
4. 最后，根据测试数据对经过良好训练的下游编码器$g_{L_D}$进行评估。

2. 微调过程中修剪

一是在微调过程中对下游编码器$g_L$进行修剪：

但是，由于优化过程中权值更新的损失仅基于下游任务域的数据示例$(x^d,y^d)$，这个数据相比于大量数据实例$(x^p,y^p)$是很小的，所以知识$L_D$很依赖于$g_L$赋予的初始值，对$g_L$进行修改就可能回破坏$L_D$。

3. 预训练阶段修剪

另一种策略是在预训练阶段执行修剪：

生成的剪枝网络保留了知识$L$的一个子集，用$L_{pr}$表示。不幸的是，由于该策略忽略了下游任务信息，且$L$的数量非常大，即$L$远大于$L_{pr}$，$L_{pr}$的知识可能与我们希望保存的$L_D$迥然不同。如图所示：

4. 作者提出的修剪网络

为了减少$L_D$的损失，作者在修剪过程中利用知识蒸馏。使用特定任务的精细调整的语言表示模型BERT（论文链接）作为教师网络，预先训练的BERT作为学生网络。SparseBERT在蒸馏阶段进行修剪。

学生网络在预训练之后，跳过传统网络的微调的步骤，对预训练的编码器$g_L$进行蒸馏，蒸馏时先微调后修剪，得到$(L_D{)}^{pr}$。同时，教师网络基于下游数据集$(x^d,y^d)$，根据传统方法对编码器$g_L$进行修剪，得到$g_{L_D}$。

这样，如下图所示，利用教师网络保留$L_D$。通过将下游任务数据$(x^d,y^d)$输入教师-学生框架，我们帮助学生模仿老师的行为，尽可能多地学习$L_D$和$L$。