基于Tensorflow2.0和Transformers平台开发Bert模型进行FGM对抗训练惩罚梯度优化研究

Bert FGM对抗训练损失函数实现

• 引言
  • 变体实现方式
  • Transformers框架中的词向量表示
  • 程序代码调整
  • 实验结果分析
  • 结论归纳

前言

此前查阅了大量有关在自然语言处理领域中采用对抗训练的相关文献，实验结果均表现出良好的性能，因此萌生了在当前所使用的模型中尝试应用该方法以期提升整体效果的想法。通过参考部分代码，找到了基于pytroch和keras的实现方式，但在使用tensorflows时发现调整训练流程的过程极为复杂且容易引发错误。若需结合transformers库进行实现，则难度进一步增加。具体而言，transformers中的bert类会被封装为一个layers模块，在调用tf.layers时无法获取其中的embedding_layers部分，若有了解相关解决方法的专家，恳请留言分享经验～

变种实现

但近期查阅了一篇文献对抗训练浅谈：意义、方法和思考（附Keras实现）
其中提及FGM的作用可被等效地表达为如下公式：

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