如何做好BERT多模态任务

NLP从入门到放弃

共 1644字,需浏览 4分钟

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2021-07-11 19:31

今天主要聊我在做多模态任务中的六个方面的介绍,如下:

  1. 多模态业务简单介绍;
  2. 多模态数据问题;
  3. 如何确保多模态任务的预测速度;
  4. 如何确定多模态任务确实起到了作用;
  5. 多模态中多张图片如何处理;
  6. 交互的时候哪种attention方式更好;
  7. 训练的时候需要注意什么;

1.多模态业务简单介绍;

之前花了不少时间在多模态这块的落地工作,取得了一定的效果,今天分享一下我的经验;

首先在调研多模态任务的时候大家可以看一下最近的论文,这两年的多模态任务基本上都在往Transformer上去靠,基本可以分为两种:单流网络和双流网络;

双流网络就是文本过一个编码器,图片过一个编码器,然后两个编码器的输出进行一个交互;

单流网络就是文本和图片先concat,然后直接输入到Transformer编码器中,然后输出;

一般来说,这里的编码器使用的都是TRM结构;

文本这块,输出的时候得到的是embedding就可以;图片这里,一般来说使用的是Faster-RCNN模型识别出图片中包含的多个物体及其对应的矩形位置信息,把这个作为TRM的输入;

但是我在真正去做的时候,并没有按照这个思路去做,我是先按照自己的思路做了个baseline,然后有效果,之后再去看论文架构提升模型效果;

我简单分享一下我的主体思路,文本过的BERT,图像过的Resnet,然后输出的两个表征向量之间做多头注意力,然后接全连接输出logits;

按照分类,我这个架构应该属于双流网络;

架构其实很简单,但是在真正去做的时候,真的是比较复杂,有很多细节,我在这里简单的梳理一下,一起探讨;

2.多模态数据问题;

多模态一般来说就是双模态数据,我主要接触的是文本+图片;很幸运,我有标注数据~~ 如果没有基于自己场景下的标注数据,还是不太建议强行上多模态任务;

3.如何确保多模态任务的预测速度;

为了保证我的预测速度,我不可能所有的case都过多模态网络;所以我做的策略很简答,就是单从文本输出结果置信度不高的而且含有图片信息的case走多模态任务;

4.如何确定多模态任务确实起到了作用;

这个问题其实很关键,首先我们当然可以做测试集,验证一下单走文本或者单走图片得到的f1以及做多模态得到的f1,两者一个比较就可以;

当时确实也这么做了,但是我纠结点在于能不能使用一种可见的方式,告诉大家多模态度确实起到了作用?

那么一个很有用的方法就是使用attention的可视化;这个方法可以可视化出文本和图片之间确实是有交互的,而且交互的部分是有意义的,比如有的单词就是对图片中的某个部分更加关注;

5.多张图片如何处理;

因为我图片过的是Resnet网络,所以输入是多张图片的数量是动态的,这是个问题;

我们退一步说,按照现在bert多模态预训练中的方法,多张图片完全可以作为transformer中的输入tokens部分;或者把多张图片合并在一起生成一个图片再走正常流程;

我这边处理的时候需要注意的细节就是resnet输出池化的时候k是个动态的池化就可以;

6.哪种attention方式更好;

一般来说做互相之间的交互更好,就是文本对图片做一次attention,图片对文本做一次attention,两者结合来做;

7.训练的时候需要注意什么;

bert和resnet网络架构不太一样,训练的时候容易不收敛,需要控制一下不同部分的学习率;

如上,因为业务的原因,很多东西不能细说,所以我只是大体的介绍了一些自己的经验,希望能对大家有帮助;

之后我会写一些BERT多模态预训练论文的解读文章,大体是LXMERT,ViLBERT,Unicoder-VL、VisualBERT、VL-VERT、UNITER等等;

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