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机器学习与深度学习系列连载： 第二部分 深度学习（二十) 轮询采样 Scheduled Sampling

计划采样 Scheduled Sampling 和 强化学习辅助

当我们用Seq2Seq模型进行训练和测试的时候，很容易遇到Mismatch的问题，因为训练的时候，不同的timestep输入的是groudTruth的值，但是测试的时候，不同的timestep输入的是生成的值。具体我们看下面的解释。

1. 训练和测试的Mismatch

训练的时候：
机器学习与深度学习系列连载： 第二部分 深度学习（二十) 轮询采样 Scheduled Sampling_第1张图片

测试的时候：
Testing: The inputs are the outputs of the last time step.
机器学习与深度学习系列连载： 第二部分 深度学习（二十) 轮询采样 Scheduled Sampling_第2张图片

这会造成什么问题呢？ 训练的时候错一步，只一步，测试的时候一步错，步步错！
机器学习与深度学习系列连载： 第二部分 深度学习（二十) 轮询采样 Scheduled Sampling_第3张图片

2. Scheduled Sampling

我们训练的时候兼顾reference和generation，兼顾的方式是按照概率选择。
机器学习与深度学习系列连载： 第二部分 深度学习（二十) 轮询采样 Scheduled Sampling_第4张图片
但是选择不是随机的，训练开始的时候，还是以referenc为主，到训练后期，参考自己生成的
机器学习与深度学习系列连载： 第二部分 深度学习（二十) 轮询采样 Scheduled Sampling_第5张图片

3. 强化学习辅助

通过强化学习，而不是人为设定，进行结果序列生成。 最终的结果的reward决定训练的过程。
机器学习与深度学习系列连载： 第二部分 深度学习（二十) 轮询采样 Scheduled Sampling_第6张图片

本专栏图片、公式很多来自台湾大学李弘毅老师、斯坦福大学cs229，斯坦福大学cs231n 、斯坦福大学cs224n课程。在这里，感谢这些经典课程，向他们致敬！

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