概述

域对抗训练（Domain-Adversarial Training of Neural Networks，DANN）属于广义迁移学习的一种, 可以矫正另一个域的数据集的分布, 也可以看成是一种特殊的对抗式生成网络(GAN), 他也确实和 GAN 在差不多的时间发表. 此文主要记录如何在 Tensorflow2::keras API 下实现 DANN, 可以直接看使用案例.

原理回顾 (可跳过)

域对抗训练技术（Domain-Adversarial Training of Neural Networks，DANN）是一种简单高效的无监督域自适应方法.

如上图, DANN 的做法是：首先通过一个深度网络来提取出某个域的输入数据的高层抽象特征（绿色部分），再通过一个域分类器（红色部分）对域进行分类；绿色部分的任务是想要学习到能骗过红色部分的特征，让域分类器不能区分输入数据来自于哪一个域，也就做到了把不同域的数据映射到同一个空间。绿色部分和红色部分可以看成分别构成了对抗神经网络的 Generator 与 Discriminator，不过在此 DANN中是插入了一个梯度反转层（Gradient Reversal Layer，GRL）对传播的梯度乘以一个负常数，来对绿色网络进行梯度上升并对红色部分实行梯度下降。然而网络很可能会学习到只输出一个常数向量的能力，此时不管什么域的输入数据都映射为了同一个向量，域分类器虽然分不出域，但对后续的分类任务非常不利；为了防止此类情况的发生，需要再引入标签分类器（蓝色部分）来约束特征提取网络，在训练阶段它需要对有标签的源域数据进行目标分类。

根据原文, 下面对 DANN 的损失函数与训练过程进行定量阐述。对于某一批输入 ${\mathbf{x}}_i,i=1\cdots N$，假设前 $n$ 个为有标签的源域数据，后 $N-n$ 个为无标签的目标域数据。源域数据样本 ${\mathbf{x}}_i$ 一次前向传播后，由上图中网络的两个输出部分可以得到两个损失：
$$\begin{array}{c}{\mathcal{L}}_y^i\left({\theta }_f,{\theta }_y\right)={\mathcal{L}}_y\left(G_y\left(G_f\left({\mathbf{x}}_i;{\theta }_f\right);{\theta }_y\right),y_i\right)\\ {\mathcal{L}}_d^i\left({\theta }_f,{\theta }_d\right)={\mathcal{L}}_d\left(G_d\left(G_f\left({\mathbf{x}}_i;{\theta }_f\right);{\theta }_d\right),d_i\right)\end{array}$$
其中 $G_{f,y,d}(\cdot )$ 表示了三个网络，而 ${\theta }_{f,y,d}$ 为它们的参数；${\mathcal{L}}_{y,d}$ 是标签预测网络和域分类网络的损失函数，一般选为交叉熵损失函数，将其带上上标 $i$ 后表示为该样本一次传播的损失。对于目标域样本，则不含有 ${\mathcal{L}}_y^i$ 这一项。基于上述的对抗思想，总体的损失函数为：
$$E\left({\theta }_f,{\theta }_y,{\theta }_d\right)=\frac{1}{n}\sum _{i=1}^n{\mathcal{L}}_y^i\left({\theta }_f,{\theta }_y\right)-\lambda \left(\frac{1}{n}\sum _{i=1}^n{\mathcal{L}}_d^i\left({\theta }_f,{\theta }_d\right)+\frac{1}{n^{\prime }}\sum _{i=n+1}^N{\mathcal{L}}_d^i\left({\theta }_f,{\theta }_d\right)\right)$$
其中正数 $\lambda$ 为梯度反转层的超参数，其值不能太大。如果 $\lambda$ 过大相当于给红色部分给予很高的权重，驱使其将域分类完全分错，过犹不及，并不符合分不出域（即希望输出为一个均匀分布的向量）的初衷。综上，训练时 DANN 实际的优化目标为：
$$\begin{array}{rl}\left({\hat{\theta }}_f,{\hat{\theta }}_y\right)& =\underset{{\theta }_f,{\theta }_y}{\mathrm{argmin}}E\left({\theta }_f,{\theta }_y,{\hat{\theta }}_d\right)\\ {\hat{\theta }}_d& =\underset{{\theta }_d}{\mathrm{argmax}}E\left({\hat{\theta }}_f,{\hat{\theta }}_y,{\theta }_d\right)\end{array}$$
其中的最小化与最大化构成了一组对抗任务。
下图是作者原文中效果不错的一次实验结果:

GRL 层实现

可以直接用于 keras 的 Functional API 编程, 因为大家都是直接继承的 layers.Layer, 初始化时需要给定 lambda_ 即梯度要乘以的负数.

class GradientReversalLayer(tf.keras.layers.Layer):"""The gradient reversal layer is a layer that multiplies the gradient by a negative constant duringbackpropagation.Args:lambda_: Float32, the constant by which the gradient is multiplied. It should be a negative number."""def __init__(self, lambda_: float = -1):super().__init__(trainable=False, name="gradient_reversal_layer")self.lambda_ = tf.constant(lambda_, dtype=tf.float32)  # Normally, a negative valuedef call(self, x, **kwargs):return self.grad_reversed(x)@tf.custom_gradientdef grad_reversed(self, x):"""It returns input and a custom gradient function.Args:x: The input tensor.Returns:the input x and the custom gradient function."""def custom_gradient(dy):return self.lambda_ * dyreturn x, custom_gradientdef get_config(self):config = super().get_config().copy()config.update({"lambda": float(self.lambda_.numpy())})return config

主要参考:
https://stackoverflow.com/questions/56841166/how-to-implement-gradient-reversal-layer-in-tf-2-0
https://www.tensorflow.org/guide/eager#%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E6%A2%AF%E5%BA%A6

使用 GRL 的域对抗(DANN)模型实现

修改两个分类器可以自己实现, 这里只用了一层全连接直接 softmax. 参数中需要给定一个 feature_extractor 即特征提取网络, 比如可以来自于 tf.keras.applications.ResNet50 并指定 include_top=false, 这样会去掉最上层的 softmax 而输出高维特征. 如果是自己的其他的提取器, 想修改的话, 可以见后面.

class DomainAdversarialModel:"""Domain-Adversarial Training of Neural Networks (DANN) in Tensorflow2.Args:feature_extractor: A model of tf.keras.Model, it would have attributes like .input, .outputnum_labels: Int, the number of labels.num_domains: Int, the number of domains.lambda_: Float32, the constant by which the gradient is multiplied. It should be a negative number.Attributes:output layer name of label classifier: "label_predict"output layer name of domain classifier: "domain_predict""""def __init__(self, feature_extractor: tf.keras.Model, num_labels, num_domains, lambda_: float = -1,name_label_classifier="label_predict", name_domain_classifier="domain_predict"):self.feature_extractor = feature_extractor  # has to be a tf.keras.Modelself.num_labels = num_labelsself.num_domains = num_domainsself.lambda_ = lambda_self.name_label_classifier = name_label_classifierself.name_domain_classifier = name_domain_classifierdef get_model(self):feature = self.feature_extractor.outputif len(self.feature_extractor.output_shape) != 2:# make sure feature has a shape of (None, feature_dim). Flatten is important for pytorch, maybe# not necessary for Tensorflow2.keras.feature = tf.keras.layers.Flatten()(feature)# output1 --> label_classifierlabel_predict = self.label_classifier(feature)# output2 --> domain_classifierdomain_predict = GradientReversalLayer(self.lambda_)(feature)domain_predict = self.domain_classifier(domain_predict)return tf.keras.Model(inputs=self.feature_extractor.input,outputs=[label_predict, domain_predict])def label_classifier(self, x):# x = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')(x)return tf.keras.layers.Dense(self.num_labels, activation='softmax', name=self.name_label_classifier)(x)def domain_classifier(self, x):# x = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')(x)return tf.keras.layers.Dense(self.num_domains, activation='softmax', name=self.name_domain_classifier)(x)

DANN 的使用案例 !!!

将上面两个模型复制到代码后, 可以如此调用. 首先需要一个特征提取网络, 并且属于 tf.keras.Model 对象. 如果你的模型并不是直接输出 feature 或想指定哪一层作为 feature 的输出, 则可以用第五行那样直接修改. keras 会自动追踪层间的计算关系. 剩下只需要给定标签个数和域的个数, 和梯度反转强度就行了.
如果想用自定义的域分类器和标签分类器, 则可以直接在上一节的两个 xxx_classifier 中自定义.

# Firstly, you should have a feature extraction model of tf.keras.Model, e.g., a tf.keras.applications.ResNet50 with `include_top=false`.
from .SE_ResNeXt_1DCNN import SEResNeXt 
Model = SEResNeXt(...).SEResNeXt50()  # A custom model to be specified by yourself# If the model doesn't output a feature, several top layers have to be removed like:
modified_model = tf.keras.Model(inputs=Model.input, outputs=Model.get_layer(index=-2).output)
DANN = DomainAdversarialModel(feature_extractor=modified_model, num_labels=4, num_domains=3, lambda_=-0.8).get_model()
DANN.summary()
DANN.compile()   # To be specified by yourselfdata = tf.random.normal((1, ...))  # To be specified by yourself
print(DANN(data))

后记

如果无法复制则可以到 github中复制或下载. 另外, 根据李宏毅的视频里提到, 像 GAN 那样交替训练可能会性能更佳, 即先训练一下域分类器, 再训练特征提取网络和标签分类器.