【Pytorch深度学习实战】（4）前馈神经网络（FNN）

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✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。

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FNN模型是2016提出来的，当时各大公司都还在探索如何将深度学习技术应用于推荐系统，一些头部公司开始了初步的尝试，比如Google应用并发表了Wide&Deep模型，微软在Bing的搜索广告场景尝试了Deep Crossing模型，都是那个时代的代表模型，对业界发展起到了重要作用。不过即使是号称完全自动化特征工程的Deep Crossing模型，也没有做显式特征交叉。那深度学习时代，能否让模型既有像FM那样做显式特征交叉，又具备DNN的隐式高阶交叉和泛化能力呢？FNN就是这样的尝试，试图将FM和DNN结合起来，模型结构如图所示。

模型的核心思想是采用FM训练得到的隐向量作为神经网络第一层权重的初始值，之后是隐藏层，最后是点击率预估的输出。其实是一个Embedding + MLP结构，特殊的是Embedding的初始值是FM模型已经预训练好的结果。FM与Embedding的初始化对应关系如图所示。

由于Embedding的初始值得到了FM的预训练，因此在训练DNN的时候，模型收敛速度更快；并且Embedding包含了组合特征的信息，可以不用做额外的特征工程；DNN在FM的基础上对特征组合做了进一步的高阶特征组合，模型能得到更好的效果。不过由于整个训练过程分成了两阶段，其实不是一个端到端的训练过程，而是一种基于参数的迁移学习。

FNN存在的问题有：

1. Embedding参数受FM的影响，模型能力受限于FM表征能力的上限；

2. 训练过程分两阶段进行，过程较复杂，效率不高；

3. FNN只能学习高阶特征组合，没有对低阶特征建模，但很多特征的高阶交叉是无意义的。

前馈神经网络Pytorch的实现 

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
 
 
# 设备配置
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
 
# 超参数
input_size = 784
hidden_size = 500
num_classes = 10
num_epochs = 5
batch_size = 100
learning_rate = 0.001
 
# MNIST 数据集
train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='../../data', 
                                           train=True, 
                                           transform=transforms.ToTensor(),  
                                           download=True)
 
test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='../../data', 
                                          train=False, 
                                          transform=transforms.ToTensor())
 
# 数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, 
                                           batch_size=batch_size, 
                                           shuffle=True)
 
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, 
                                          batch_size=batch_size, 
                                          shuffle=False)
 
# 具有一个隐藏层的全连接神经网络
class NeuralNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes):
        super(NeuralNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size) 
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, num_classes)  
    
    def forward(self, x):
        out = self.fc1(x)
        out = self.relu(out)
        out = self.fc2(out)
        return out
 
model = NeuralNet(input_size, hidden_size, num_classes).to(device)
 
# 损失和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)  
 
# 训练模型
total_step = len(train_loader)
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):  
        # Move tensors to the configured device
        images = images.reshape(-1, 28*28).to(device)
        labels = labels.to(device)
        
        # 前向传播
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        # 向后优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        if (i+1) % 100 == 0:
            print ('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}' 
                   .format(epoch+1, num_epochs, i+1, total_step, loss.item()))
 
# 测试模型
# In test phase, we don't need to compute gradients (for memory efficiency)
with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in test_loader:
        images = images.reshape(-1, 28*28).to(device)
        labels = labels.to(device)
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()
    print('Accuracy of the network on the 10000 test images: {} %'.format(100 * correct / total))
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.ckpt')