Robert文本分类基础上，我用的是GLUE的SST-2数据集，包含train.txt、test.txt、dev.txt三个文件，每个文件包含内容和标签两列。用SimCLR思想结合对抗训练的思想提升模型文本分类的准确率，我用Pytorch实现，代码逐行注释。
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一、SimCLR和对抗训练思想网址:yii666.com文章来源地址:https://www.yii666.com/blog/477052.html
二、加载数据集
三、定义模型
四、定义训练函数
五、定义测试函数
六、定义训练过程
一、SimCLR和对抗训练思想
SimCLR是一种自监督学习方法，其主要思想是将两个不同的数据增强方法应用于同一张图片，然后将得到的两个样本通过一个共享的特征提取器进行编码，最后通过对比损失函数来优化模型，从而达到学习更具有区分度的特征表示的目的。
对抗训练则是一种通过在训练过程中向模型注入人工生成的对抗样本来提高模型鲁棒性的方法。
在本任务中，我们将结合SimCLR和对抗训练的思想来提升模型的文本分类准确率。具体实现步骤如下。
二、加载数据集
我们首先需要加载数据集，这里使用PyTorch内置的torchtext库来读取数据。由于数据集中的文本数据需要进行预处理和转换成数字形式，我们需要定义一些预处理和转换规则。下面是代码：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
from torchtext.legacy import data
from torchtext.legacy.datasets import SST
# 定义数据预处理和转换规则
TEXT = data.Field(tokenize='spacy', tokenizer_language='en_core_web_sm', batch_first=True)
LABEL = data.LabelField(dtype=torch.float)
# 加载数据集
train_data, val_data, test_data = SST.splits(TEXT, LABEL, root='./data')
三、定义模型
我们选择使用RoBERTa作为文本分类模型，RoBERTa是BERT的改进版，它在BERT的基础上做了一些改进，例如使用更大的训练数据、使用更长的训练时间、去掉了NSP任务等。下面是代码：
from transformers import RobertaModel
class RoBERTa(nn.Module):
def __init__(self):
super(RoBERTa, self).__init__()
self.roberta = RobertaModel.from_pretrained('roberta-base')
self.dropout = nn.Dropout(0.3)
self.fc = nn.Linear(768, 1)
def forward(self, input_ids, attention_mask):
_, output = self.roberta(input_ids, attention_mask)
output = self.dropout(output)
output = self.fc(output)
return output
四、定义训练函数
在训练函数中，我们首先定义了两个数据增强函数，分别为随机掩码和随机替换。随机掩码是将输入文本中的一些单词随机替换成掩码，随机替换是将输入文本中的一些单词随机替换成其他单词。这两个数据增强函数将用于生成SimCLR中的两个样本。然后我们定义了对抗训练中使用的FGM攻击函数和训练函数。在训练函数中，我们将对每个batch进行SimCLR数据增强和对抗训练，然后计算损失函数并更新模型。下面是代码：
# 定义SimCLR数据增强函数
def random_mask(text, mask_token='[MASK]', p=0.15):
words = text.split()
num_words = len(words)
mask_indices = torch.randint(num_words, (int(num_words * p),))
for i in mask_indices:
words[i] = mask_token
return ' '.join(words)
def random_replace(text, vocab, p=0.1):
words = text.split()
num_words = len(words)
replace_indices = torch.randint(num_words, (int(num_words * p),))
for i in replace_indices:
new_word = vocab.itos[torch.randint(len(vocab), (1,))]
words[i] = new_word
return ' '.join(words)
# 定义FGM攻击函数
def fgm_attack(model, loss_fn, x, y, epsilon=0.1):
delta = torch.zeros_like(x, requires_grad=True)
loss = loss_fn(model(x + delta), y)
loss.backward()
delta.data = epsilon * delta.grad.detach().sign()
return delta.detach()
# 定义训练函数
def train(model, train_iterator, optimizer, criterion, device, vocab, epsilon=0.1):
model.train()
epoch_loss = 0
epoch_acc = 0
for batch in train_iterator:
# SimCLR数据增强
text1 = [random_mask(text) for text in batch.text]
text2 = [random_replace(text, vocab) for text in batch.text]
inputs1 = TEXT.process(text1, device=device, train=True)
inputs2 = TEXT.process(text2, device=device, train=True)
labels = batch.label.unsqueeze(1).float().to(device)
# 对抗训练
delta = fgm_attack(model, criterion, inputs1, labels, epsilon=epsilon)
inputs1 = inputs1 + delta
delta = fgm_attack(model, criterion, inputs2, labels, epsilon=epsilon)
inputs2 = inputs2 + delta
optimizer.zero_grad()
outputs1 = model(inputs1.input_ids, inputs1.attention_mask)
outputs2 = model(inputs2.input_ids, inputs2.attention_mask)
loss = criterion(outputs1, outputs2, labels)
acc = binary_accuracy(outputs1, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
epoch_loss += loss.item()
epoch_acc += acc.item()
return epoch_loss / len(train_iterator), epoch_acc / len(train_iterator)
五、定义测试函数
在测试函数中，我们只需要计算模型在测试集上的准确率即可。下面是代码：
# 定义测试函数
def evaluate(model, iterator, criterion, device):
model.eval()
epoch_loss = 0
epoch_acc = 0
with torch.no_grad():
for batch in iterator:
inputs = TEXT.process(batch.text, device=device, train=False)
labels = batch.label.unsqueeze(1).float().to(device)
outputs = model(inputs.input_ids, inputs.attention_mask)
loss = criterion(outputs, labels)
acc = binary_accuracy(outputs, labels)
epoch_loss += loss.item()
epoch_acc += acc.item()
return epoch_loss / len(iterator), epoch_acc / len(iterator)
六、定义训练过程
在训练过程中，我们需要定义一些超参数，例如学习率、训练轮数、对抗训练的FGM攻击的epsilon值等。然后我们将模型和数据迭代器移动到指定设备上，定义优化器和损失函数，并进行训练和测试。下面是代码：
# 定义超参数
BATCH_SIZE = 32
LR = 2e-5
EPOCHS = 5
EPSILON = 0.1
# 将模型和数据迭代器移动到指定设备上
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = RoBERTa().to(device)
train_iterator, val_iterator, test_iterator = data.BucketIterator.splits((train_data, val_data, test_data), batch_size=BATCH_SIZE, device=device)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=LR)
criterion = nn.CosineEmbeddingLoss()
# 定义训练过程
for epoch in range(EPOCHS):
train_loss, train_acc = train(model, train_iterator, optimizer, criterion, device, TEXT.vocab, epsilon=EPSILON)
val_loss, val_acc = evaluate(model, val_iterator, criterion, device)
print(f'Epoch: {epoch+1:02} | Train Loss: {train_loss:.3f} | Train Acc: {train_acc*100:.2f}% | Val Loss: {val_loss:.3f} | Val Acc: {val_acc*100:.2f}%')
test_loss, test_acc = evaluate(model, test_iterator, criterion, device)
print(f'Test Loss: {test_loss:.3f} | Test Acc: {test_acc*100:.2f}%')
以上就是结合SimCLR和对抗训练的思想提升模型文本分类准确率的完整代码。