概要

Kaggle の自然言語処理のコンペに参戦中で、BERTをfine-tuningしたかった。Slanted triangular learning rate (STLR) が良いという情報を得て、Kerasで実装してみたところ、かなり精度が上がった。

（追記）その後シルバーメダルをゲットできた。

Slanted triangualr learning rate

参考にしたのは↓の論文。

Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification

Fig.2 を見れば分かる通り、学習初期の学習率の warm-up と中盤以降の学習率の減衰を、どちらも線形にする。傾いた三角形のようなので「slanted-triangular」。

ちなみにSTLRを使おうと思った元の論文は↓

How to Fine-Tune BERT for Text Classification?

Keras による実装

Keras の Callbacks の仕組みを使えば実現できる。STLR は epoch ごとではなく、iteration （Keras の用語でいうところの steps）ごとに学習率を変更させる必要があるので、LearningRateScheduler は使えない。Callbacks クラスを継承してスクラッチで作る必要がある。

class SlantedTriangularScheduler(Callback):
    
    def __init__(self,
                 lr_max: float = 0.001,
                 cut_frac: float = 0.1,
                 ratio: float = 32):
        self.lr_max = lr_max
        self.cut_frac = cut_frac
        self.ratio = ratio
    
    def on_train_begin(self, logs = None):
        epochs = self.params['epochs']
        steps = self.params['steps']
        self.cut = epochs * steps * self.cut_frac
        self.iteration = 0
        
    def on_batch_begin(self, batch: int, logs = None):
        t = self.iteration
        cut = self.cut
        if t < cut:
            p = t / cut
        else:
            p = 1 - (t - cut) / (cut * (1 / self.cut_frac - 1))
        lr = self.lr_max * (1 + p * (self.ratio - 1)) / self.ratio
        K.set_value(self.model.optimizer.lr, lr)
        self.iteration += 1

変数名などは、なるべく原著論文のEq(3)と同じものを用いている。

How to Fine-Tune BERT for Text Classification? で示されている通り、BERT の fine-tuning には↓この組み合わせがよく効いた。

ハイパーパラメーター	値
`lr_max`	`2e-5`
`cut_frac`	0.1
`ratio`	32