“噪声对比估计”杂谈：曲径通幽之妙

作者丨苏剑林

单位丨广州火焰信息科技有限公司

研究方向丨NLP，神经网络

个人主页丨kexue.fm

说到噪声对比估计，或者“负采样”，大家可能立马就想到了 Word2Vec。事实上，它的含义远不止于此，噪音对比估计（NCE, Noise Contrastive Estimation）是一个迂回但却异常精美的技巧，它使得我们在没法直接完成归一化因子（也叫配分函数）的计算时，就能够去估算出概率分布的参数。本文就让我们来欣赏一下 NCE 的曲径通幽般的美妙。 

注：由于出发点不同，本文所介绍的“噪声对比估计”实际上更偏向于所谓的“负采样”技巧，但两者本质上是一样的，在此不作区分。

问题起源

问题的根源是难分难舍的指数概率分布。

指数族分布

在很多问题中都会出现指数族分布，即对于某个变量 x 的概率 p(x)，我们将其写成：

其中 G(x) 是 x 的某个“能量”函数，而则是归一化常数，也叫配分函数。这种分布也称为“玻尔兹曼分布”。

在机器学习中，指数族分布的主要来源有两个。第一个来源是 softmax：我们做分类预测时，通常最后都会将全连接层的结果用 softmax 激活，这就是一个离散的、有限个点的玻尔兹曼分布了；第二个则是来源于最大熵原理：当我们引入某个特征并且已经能估算出特征的期望时，最大熵模型告诉我们其分布应该是特征的指数形式。

难算的配分函数

总的来说，指数族分布是非常实用的一类分布，不论是机器学习、数学还是物理领域，都能够碰见它。然而，它却有一个比较大的问题：不容易算，准确来说是配分函数不容易算。

具体来说，不好算的原因可能有两个。一个是计算量太大，比如语言模型（包括 Word2Vec）的场景，因为要通过上下文来预测当前词的分布情况，这就需要对几十万甚至几百万项（取决于词表大小）进行求和来算归一化因子，这种情况下不是不能算，而是计算量大到难以承受了。

另一种情况是根本算不出来，比如假设，那么就有：

这积分根本就没法简单地算出来呀，更不用说更加复杂的函数了。现在我们也许能从这个角度感受到为什么高斯分布那么常用了，因为，因为，因为，换个分布就没法算下去了……

在机器学习中，如果只是分类、预测，那么归一化因子算不算出来都无所谓，因为我们只要相对比较取出最大的那个。但是在预测之前，我们还面临着训练的问题，也就是参数估计，具体来说，G(x) 其实是含有一些位置参数 θ 的，准确来说要写成 G(x;θ)，那么概率分布就是：

我们要从 x 的样本中推算出 θ 来，通常我们会用最大似然，但是不算出 Z(θ) 来我们就没法算似然函数，也就没法做下去了。

NCE登场

非常幸运的是，NCE 诞生了，它成功地绕开了这个困难。对于配分函数算不出来的情形，它提供了一种算下去的可能性；对于配分函数计算量太大的情形，它还提供了一种降低计算量的方案。 

变成二分类问题

NCE 的思想很简单，它希望我们将真实的样本和一批“噪声样本”进行对比，从中发现真实样本的规律出来。 

具体来说，能量还是原来的能量 G(x;θ)，但这时候我们不直接算概率 p(x) 了，因为归一化因子很难算。我们去算：

这里的 θ 还是原来的待优化参数，而 γ 则是新引入的要优化的参数。

然后，NCE 的损失函数变为：

其中 p̃(x) 是真实样本，U(x) 是某个“均匀”分布或者其他的、确定的、方便采样的分布。 

说白了，NCE 的做法就是将它转化为二分类问题，将真实样本判为 1，从另一个分布采样的样本判为 0。

等价于原来分布 

现在的问题是，从 (5) 式估算出来的 θ，跟直接从 (3) 式的最大似然估计（理论上是可行的）出来的结果是不是一样的。 

答案是基本一样的。我们将 (5) 式中的 loss 改写为：

因为 p̃(x) 和 U(x) 都跟参数 θ，γ 没关，因此将 loss 改为下面的形式，不会影响优化结果：

其中：

(7) 式是 KL 散度的积分，而 KL 散度非负，那么当“假设的分布形式是满足的、并且充分优化”时，(7) 式应该为 0，从而我们有 p̃(y|x)=p(y|x)，也就是：

从中可以解得：

如果 U(x) 取均匀分布，那么 U(x) 就只是一个常数，所以最终的效果表明 γ−logU(x) 起到了 logZ 的作用，而分布还是原来的分布 (3)，θ 还是原来的 θ。

这就表明了 NCE 就是一种间接优化 (3) 式的巧妙方案：看似迂回，实则结果等价，并且 (5) 式的计算量也大大减少，因为计算量就只取决于采样的数目了。

一些插曲

一些跟 NCE 相关的话题，就都放在这里了。 

NCE与负采样简述

NCE 的系统提出是在 2010 年的论文 Noise-contrastive estimation: A new estimation principle for unnormalized statistical models 中，后面训练大规模的神经语言模型基本上都采用 NCE 或者类似的 loss 了。

论文的标题其实就表明了 NCE 的要点：它是“非归一化模型”的一个“参数估计原理”，专门应对归一化因子难算的场景。 

但事实上，“负采样”的思想其实早就被使用了，比如就在 2008 年的 ICML 上，Ronan Collobert 和 Jason Weston 在发表的 A Unified Architecture for Natural Language Processing: Deep Neural Networks with Multitask Learning 中已经用到了负采样的方法来训练词向量。

要知道，那时候距离 Word2Vec 发布还有四五年。关于词向量和语言模型的故事，请参考 licstar 的《词向量和语言模型》[1]。 

基于同样的为了降低计算量的需求，后来Google的Word2Vec也用上了负采样技巧，在很多任务下，它还比基于Huffman Softmax的效果要好，尤其是那个“词类比（word analogy）”实验。这里边的奥妙，我们马上就来分析。 

Word2Vec

现在我们落实到 Word2Vec 来分析一些事情。以 Skip Gram 模型为例，Word2Vec 的目标是：

其中 ui，vj 都是待优化参数，代表着上下文和中心词的两套不同的词向量空间。显然地，这里的问题就是归一化因子计算量大，其中应对方案有 Huffman Softmax 和负采样。

这里我们不关心 Huffman Softmax，只需要知道它就是原来标准 Softmax 的一种近似就行了。我们来看负采样的，Word2Vec 将优化目标变为了：

这个式子看着有点眼花，总之它就是表达了“语料出现的 Skip Gram 视为正样本，随机采样的词作为负样本”的意思。 

首先最明显的是，(12) 式相比 (4)，(5) 式，少引入了 γ 这个训练参数，或者就是说默认了 γ=0，这允许吗？据说确实有人做过对比实验，结果显示训练出来的 γ 确实在 0 上下浮动，因此这个默认操作基本上是合理的。 

其次，对于负样本，Word2Vec 可不是“均匀地采样每一个词”，而是按照每个词本身的总词频来采样的。这样一来，(10) 式就变成了：

也就是说，最终的拟合效果是：

大家可以看到，左边就是两个词的互信息。本来我们的拟合目标是两个词的内积等于条件概率 p̃(wj|wi)（的对数），现在经过负采样的 Word2Vec，两个词的内积就是两个词的互信息。 

现在大概就可以解释为什么 Word2Vec 的负采样会比 Huffman Softmax 效果要好些了。Huffman Softmax 只是对 Softmax 做了近似，它本质上还是在拟合 p̃(wj|wi)，而负采样技巧则是在拟合互信息。

我们之后，Word2Vec 是靠词的共现来反应词义的，互信息比条件概率 p̃(wj|wi)更能反映词与词之间“真正的”共现关系。换言之，p̃(wj|wi) 反映的可能是“我认识周杰伦，周杰伦却不认识我”的关系，而互信息反映的是“你认识我，我也认识你”的关系，后者更能体现出语义关系。 

我之前构造的另一个词向量模型《更别致的词向量模型（三）：描述相关的模型》[2] 中也表明了，基于互信息出发构造的模型，能理论上解释“词类比（word analogy）”等很多实验结果，这也间接证实了，基于互信息的“Skip Gram + 负采样”组合，是 Word2Vec 的一个绝佳组合。

所以，根本原因不是 Huffman Softmax 和负采样本身谁更优的问题，而是它们的优化目标就已经不同。

列车已到终点站

本文的目的是介绍 NCE 这种精致的参数估算技巧，指出它可以在难以为完成归一化时来估算概率分布中的参数，原则上这是一种通用的方法，而且很可能，在某些场景下它是唯一可能的方案。

最后我们以 Word2Vec 为具体例子进行简单的分析，谈及了使用 NCE 时的一些细节问题，并且顺带解释了负采样为什么好的这个问题。

相关链接

[1]. 词向量和语言模型

http://licstar.net/archives/328

[2]. 更别致的词向量模型（三）：描述相关的模型

https://kexue.fm/archives/4671

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