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1、Sentence Representations from Natural Language Inference Data

大意：利用有监督的自然语言推断数据训练句向量，利用句向量的拼接、求差做分类进行训练。求得的句子向量在情感分析等12项任务上进行测试，句向量+dense进行分类。对比了RNN、LSTM、GRU、CNN、self-attention等句向量表征结构，BiLSTM + max pooling 效果最好。相比之前最好的无监督 SkipThought 方法有明显提升。

有意思的点

  1. BiLSTM-max pooling 相比 mean pooling 在训练任务上提升6个点，迁移任务上提升2个点。隐层应该是在学习不同的信号，通过max 来传递到下一层。
  2. 动态调整学习率，当验证集 acc 下降时，降低学习率。attention 的论文中也有动态调学习率的做法。
  3. Adam 相比 SGD 速度更快，但效果更差，因为Adam能更好的捕捉训练任务细节，在迁移任务上表现的不好。存疑。
  4. 训练任务上表现得好，不一定在迁移任务上表现就好。比如attention 比 BiLSTM 在训练任务上更好，但迁移任务上更差。猜测是attention 更关注具体的训练任务，而不是学习到一个更通用的句向量。

参考资料

  1. SkipThought vector 训练方法
  2. FastSent 无监督句向量训练
  3. layer-norm

2022-01-16

2、SkipThought vector

提出了无监督训练句向量的一种方法，bow+seq2seq 的训练方法，利用中间的 sentence 来预测周围的 sentence。 78944-hjmbg9o5ed9.png seq 模型文中使用的是 GRU 2022-01-23

3、FastSent

对比了几种训练句向量方法的效果。但具体方法还要看对应论文。 结论：句向量的评估和使用主要有两种，加入下游有监督任务 和 距离度量求相似度。更深更复杂的模型在有监督的任务中往往效果更好；shallow log-linear model 在空间距离度量中效果最好。 2022-02-23

4、layer normalization

对比之前提出的 batch normalizaiton ，提出了 layer norm。 batch norm：1）相比全量 norm，资源消耗少，速度更快。2）随机性相当于给训练过程添加了正则，提升鲁棒性。 layer norm：1）解决 batch norm 应用到 RNN 上时，测试样本长度比训练样本长度更长，无法获取 norm 参数的问题。2）没有 batch 的限制，能用于 online learning task 和 batch 较小的场景。3）试验验证 laryer norm 在 RNN 结构的模型中效果较好，提升时效和效果。 2022-03-05

5、softmax 变种

主要增加了当前类别的识别，提升难度。（提高梯度？） https://www.jianshu.com/p/06cc3f84aa85 2022-04-03