Aujourd'hui, les Transformers sont des modules clés dans les architectures de traitement du langage naturel (NLP) et de vision par ordinateur (CV) les plus avancées. Cependant, le domaine des données tabulaires est toujours dominé par les algorithmes d’arbre de décision à gradient boosté (GBDT). Il y a donc eu des tentatives pour combler cet écart. Parmi eux, le premier article de modélisation de données tabulaires basé sur un convertisseur est l'article « TabTransformer : Tabular Data Modeling Using Context Embedding » publié par Huang et al.
Cet article vise à fournir un affichage de base du contenu de l'article, tout en approfondissant également les détails de mise en œuvre du modèle TabTransformer et en vous montrant comment utiliser TabTransformer spécifiquement pour nos propres données.
L'idée principale de l'article ci-dessus est que si un convertisseur est utilisé pour convertir des intégrations catégorielles régulières en intégrations contextuelles, alors les performances des perceptrons multicouches (MLP) réguliers seront considérablement amélioré. Ensuite, comprenons cette description plus en profondeur.
Dans les modèles d'apprentissage profond, la manière classique d'utiliser les fonctionnalités catégorielles est de former leurs intégrations. Cela signifie que chaque valeur de catégorie a une représentation vectorielle dense unique et peut être transmise à la couche suivante. Par exemple, vous pouvez voir sur l'image ci-dessous que chaque caractéristique catégorielle est représentée par un tableau à quatre dimensions. Ces intégrations sont ensuite concaténées avec des caractéristiques numériques et utilisées comme entrée dans le MLP.
MLP avec intégrations catégorielles
L'auteur de l'article estime que les intégrations catégorielles manquent de signification contextuelle, c'est-à-dire qu'elles n'ont aucune relation entre les variables catégorielles interactives et les informations relationnelles sont codées. Afin de rendre plus concret le contenu embarqué, il a été suggéré d'utiliser à cet effet les transformateurs actuellement utilisés dans le domaine du NLP.
Incorporation de contexte dans TabTransformer
Pour illustrer visuellement l'idée ci-dessus, autant considérer l'image suivante d'intégration de contexte obtenue après la formation. Parmi eux, deux éléments de classification sont mis en évidence : le lien de parenté (noir) et l'état civil (bleu). Ces caractéristiques sont corrélées ; de sorte que les valeurs de « Marié », « Mari » et « Femme » doivent être proches les unes des autres dans l'espace vectoriel, même si elles proviennent de variables différentes.
Exemple de résultats d'intégration de TabTransformer entraînés
Grâce au contexte entraîné intégrant les résultats dans la figure ci-dessus, nous pouvons voir que l'état matrimonial de "Marié" est plus proche des "niveaux de relation pour "Mari". et « Femme » proviennent d’un cluster de données distinct sur la droite. Ce type de contexte rend ces intégrations plus utiles, un effet qui n'est pas possible en utilisant des formes simples de techniques d'intégration de catégories.
Afin d'atteindre l'objectif ci-dessus, l'auteur de l'article a proposé l'architecture suivante :
Schéma de l'architecture du convertisseur TabTransformer
(extrait de l'article publié par Huang et al. en 2020)
Nous pouvons décomposer cette architecture en 5 étapes :
Bien que l'architecture du modèle soit très simple, les auteurs de l'article ont déclaré que l'ajout d'une couche de convertisseur peut améliorer considérablement les performances de calcul. Bien sûr, toute la « magie » se produit à l’intérieur de ces blocs de conversion ; examinons donc l’implémentation plus en détail.
Illustration de l'architecture du transformateur
(sélectionné dans l'article publié par Vaswani et al. en 2017)
Vous avez peut-être déjà vu l'architecture du transformateur, mais pour le Pour une introduction rapide, rappelez-vous que le convertisseur est composé de deux parties : un encodeur et un décodeur (voir photo ci-dessus). Pour TabTransformer, nous nous soucions uniquement de la partie encodeur qui contextualise les intégrations d'entrée (la partie décodeur convertit ces intégrations dans le résultat de sortie final). Mais comment ça se passe exactement ? La réponse est : un mécanisme d’attention multi-têtes.
Pour citer une description de mon article préféré sur les mécanismes d'attention, cela ressemble à ceci :
« Le concept clé derrière l'auto-attention est que ce mécanisme permet à un réseau neuronal d'apprendre comment agir sur des éléments individuels d'une séquence d'entrée. Planification des informations avec le meilleur schéma de routage entre elles. »
En d'autres termes, l'auto-attention aide le modèle à déterminer quelles parties de l'entrée sont les plus importantes lorsqu'il représente un certain mot/catégorie. À cette fin, je vous recommande fortement de lire l’article référencé ci-dessus pour comprendre plus intuitivement pourquoi la concentration sur soi est si efficace.
Mécanisme d'attention multi-têtes
(Sélectionné dans l'article publié par Vaswani et al. en 2017)
L'attention est calculée par 3 matrices apprises - Q, K et V, elles représentent la requête ( Requête), clé (Clé) et valeur (Valeur). Tout d’abord, nous multiplions les matrices Q et K pour obtenir la matrice d’attention. Cette matrice est mise à l'échelle et passe à travers la couche softmax. Nous multiplions ensuite cela par la matrice V pour obtenir la valeur finale. Pour une compréhension plus intuitive, considérez le schéma ci-dessous, qui montre comment nous implémentons la transformation de l'intégration d'entrée en intégration de contexte à l'aide des matrices Q, K et V.
Visualisation du processus d'auto-attention
En répétant ce processus h fois (en utilisant différentes matrices Q, K, V), nous sommes en mesure d'obtenir plusieurs intégrations de contexte, qui forment notre multi-tête final attention .
Résumons ce que nous avons introduit ci-dessus :
Bien que l'idée derrière TabTransformer soit simple, cela peut vous prendre un certain temps pour maîtriser le mécanisme d'attention. Par conséquent, je vous recommande fortement de relire l’explication ci-dessus. Si vous vous sentez un peu perdu, lisez tous les liens suggérés dans cet article. Je vous garantis qu'une fois que vous aurez fait cela, il ne vous sera pas difficile de comprendre comment fonctionne le mécanisme d'attention.
Données de résultat (sélectionnées dans l'article publié par Huang et al. en 2020)
Selon les résultats rapportés, le transformateur TabTransformer surpasse tous les autres apprentissages profonds. modèles tabulaires ,De plus, il est proche du niveau de performance du GBDT, ce qui est très encourageant. Le modèle est également relativement robuste aux données manquantes et bruitées, et surpasse les autres modèles dans des environnements semi-supervisés. Cependant, ces ensembles de données ne sont clairement pas exhaustifs et il reste encore beaucoup à faire, comme le confirment certains articles connexes publiés à l'avenir.
Maintenant, déterminons enfin comment appliquer le modèle à nos propres données. Les exemples de données suivants sont tirés du célèbre concours Tabular Playground Kaggle. Pour faciliter l'utilisation du convertisseur TabTransformer, j'ai créé un package tabtransformertf. Il peut être installé à l'aide de la commande pip comme ceci :
pip install tabtransformertf
et nous permet d'utiliser le modèle sans prétraitement approfondi.
La première étape consiste à définir le type de données approprié et à convertir nos données de formation et de validation en ensembles de données TF. Parmi eux, le package installé précédemment fournit un bon utilitaire capable de faire cela.
from tabtransformertf.utils.preprocessing import df_to_dataset, build_categorical_prep # 设置数据类型 train_data[CATEGORICAL_FEATURES] = train_data[CATEGORICAL_FEATURES].astype(str) val_data[CATEGORICAL_FEATURES] = val_data[CATEGORICAL_FEATURES].astype(str) train_data[NUMERIC_FEATURES] = train_data[NUMERIC_FEATURES].astype(float) val_data[NUMERIC_FEATURES] = val_data[NUMERIC_FEATURES].astype(float) # 转换成TF数据集 train_dataset = df_to_dataset(train_data[FEATURES + [LABEL]], LABEL, batch_size=1024) val_dataset = df_to_dataset(val_data[FEATURES + [LABEL]], LABEL, shuffle=False, batch_size=1024)
L'étape suivante consiste à préparer la couche de prétraitement pour les données catégorielles. Ces données catégorielles seront ensuite transmises à notre modèle principal.
from tabtransformertf.utils.preprocessing import build_categorical_prep
category_prep_layers = build_categorical_prep(train_data, CATEGORICAL_FEATURES)
# 输出结果是一个字典结构，其中键部分是特征名称，值部分是StringLookup层
# category_prep_layers ->
# {'product_code': <keras.layers.preprocessing.string_lookup.StringLookup at 0x7f05d28ee4e0>,
#'attribute_0': <keras.layers.preprocessing.string_lookup.StringLookup at 0x7f05ca4fb908>,
#'attribute_1': <keras.layers.preprocessing.string_lookup.StringLookup at 0x7f05ca4da5f8>}C'est un prétraitement ! Maintenant, nous pouvons commencer à construire le modèle.
L'initialisation du modèle est facile. Parmi eux, plusieurs paramètres doivent être spécifiés, mais les paramètres les plus importants sont : embedding_dim, profondeur et têtes. Tous les paramètres sont sélectionnés après le réglage des hyperparamètres.
from tabtransformertf.models.tabtransformer import TabTransformer tabtransformer = TabTransformer( numerical_features = NUMERIC_FEATURES,# 带有数字特征名称的列表 categorical_features = CATEGORICAL_FEATURES, # 带有分类特征名称的列表 categorical_lookup=category_prep_layers, # 带StringLookup层的Dict numerical_discretisers=None,# None代表我们只是简单地传递数字特征 embedding_dim=32,# 嵌入维数 out_dim=1,# Dimensionality of output (binary task) out_activatinotallow='sigmoid',# 输出层激活 depth=4,# 转换器块层的个数 heads=8,# 转换器块中注意力头的个数 attn_dropout=0.1,# 在转换器块中的丢弃率 ff_dropout=0.1,# 在最后MLP中的丢弃率 mlp_hidden_factors=[2, 4],# 我们为每一层划分最终嵌入的因子 use_column_embedding=True,#如果我们想使用列嵌入，设置此项为真 ) # 模型运行中摘要输出： # 总参数个数: 1,778,884 # 可训练的参数个数: 1,774,064 # 不可训练的参数个数: 4,820
Une fois le modèle initialisé, nous pouvons l'installer comme n'importe quel autre modèle Keras. Les paramètres d'entraînement sont également réglables, de sorte que la vitesse d'apprentissage et l'arrêt précoce peuvent être ajustés à volonté.
LEARNING_RATE = 0.0001 WEIGHT_DECAY = 0.0001 NUM_EPOCHS = 1000 optimizer = tfa.optimizers.AdamW( learning_rate=LEARNING_RATE, weight_decay=WEIGHT_DECAY ) tabtransformer.compile( optimizer = optimizer, loss = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(), metrics= [tf.keras.metrics.AUC(name="PR AUC", curve='PR')], ) out_file = './tabTransformerBasic' checkpoint = ModelCheckpoint( out_file, mnotallow="val_loss", verbose=1, save_best_notallow=True, mode="min" ) early = EarlyStopping(mnotallow="val_loss", mode="min", patience=10, restore_best_weights=True) callback_list = [checkpoint, early] history = tabtransformer.fit( train_dataset, epochs=NUM_EPOCHS, validation_data=val_dataset, callbacks=callback_list )
L'indicateur le plus critique de la compétition est le ROC AUC. Alors, affichons-le avec la métrique PR AUC pour évaluer les performances du modèle.
val_preds = tabtransformer.predict(val_dataset)
print(f"PR AUC: {average_precision_score(val_data['isFraud'], val_preds.ravel())}")
print(f"ROC AUC: {roc_auc_score(val_data['isFraud'], val_preds.ravel())}")
# PR AUC: 0.26
# ROC AUC: 0.58您也可以自己给测试集评分，然后将结果值提交给Kaggle官方。我现在选择的这个解决方案使我跻身前35%，这并不坏，但也不太好。那么，为什么TabTransfromer在上述方案中表现不佳呢？可能有以下几个原因：
本文探讨了TabTransformer背后的主要思想，并展示了如何使用Tabtransformertf包来具体应用此转换器。
归纳起来看，TabTransformer的确是一种有趣的体系结构，它在当时的表现明显优于大多数深度表格模型。它的主要优点是将分类嵌入语境化，从而增强其表达能力。它使用在分类特征上的多头注意力机制来实现这一点，而这是在表格数据领域使用转换器的第一个应用实例。
TabTransformer体系结构的一个明显缺点是，数字特征被简单地传递到最终的MLP层。因此，它们没有语境化，它们的价值也没有在分类嵌入中得到解释。在下一篇文章中，我将探讨如何修复此缺陷并进一步提高性能。
朱先忠，51CTO社区编辑，51CTO专家博客、讲师，潍坊一所高校计算机教师，自由编程界老兵一枚。
原文链接：https://towardsdatascience.com/transformers-for-tabular-data-tabtransformer-deep-dive-5fb2438da820?source=collection_home---------4----------------------------
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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