EWC算法实战：在线广告推荐系统中的持续学习

你是否遇到过这样的困境：训练好的机器学习模型，在面对新数据时，性能急剧下降？这就是“灾难性遗忘”问题。在在线广告推荐这类场景下，数据是持续不断产生的，模型需要不断学习新知识。而 Elastic Weight Consolidation (EWC) 算法，正是解决这一难题的利器。今天，咱们就来聊聊 EWC，以及如何把它用在实际的在线广告推荐系统中。

什么是灾难性遗忘？

想象一下，你训练了一个模型来识别猫和狗。它在猫狗数据集上表现出色。然后，你又给它看了一堆鸟的图片，让它学习识别鸟。结果，模型在识别鸟上表现不错，但却忘了怎么识别猫和狗了！这就是灾难性遗忘——模型在学习新任务时，忘记了之前学过的知识。

为什么会这样呢？神经网络的“知识”，都藏在它的权重里。学习新任务，就是调整这些权重。但是，一股脑地调整，就会把之前任务的“记忆”给抹掉。

EWC：给权重加个“紧箍咒”

EWC 就像给模型的权重加了个“紧箍咒”，防止它们在学习新任务时“跑偏”。它的核心思想是：

1. 记住重要的权重：在学习完一个任务后，EWC 会计算每个权重的重要性。这就像考试前划重点，重要的知识点要牢记。
2. 限制权重的变化：在学习新任务时，EWC 会限制重要权重的变化。重要的权重变化小，不重要的权重变化大。这就像复习时，重点知识点要巩固，非重点知识点可以快速过一遍。

那怎么衡量权重的重要性呢？EWC 用的是 Fisher 信息矩阵的对角线元素。Fisher 信息矩阵，可以理解为模型对数据的“敏感度”。某个权重对应的 Fisher 信息越大，说明这个权重对模型的输出影响越大，也就越重要。

EWC 的数学原理（稍微有点烧脑，可跳过）

EWC 的目标是，在学习新任务 B 时，尽量不影响旧任务 A 的性能。它把这个问题，转化成了一个带约束的优化问题：

minimize  L_B(θ) + λ * Σ_i  F_i * (θ_i - θ_A,i)^2

其中：

• L_B(θ) 是新任务 B 的损失函数。
• θ 是模型的权重。
• θ_A,i 是模型在任务 A 上学到的第 i 个权重。
• F_i 是任务 A 的 Fisher 信息矩阵的第 i 个对角线元素。
• λ 是一个超参数，控制约束的强度。

这个公式的意思是：在最小化新任务损失的同时，尽量让权重靠近旧任务的权重，而且越重要的权重，离得越近。

在线广告推荐系统中的 EWC

在线广告推荐系统，需要不断学习用户的行为，来优化推荐效果。这正好是 EWC 的用武之地。

1. 系统架构

一个典型的在线广告推荐系统，通常包含以下几个模块：

• 特征工程：从用户行为、广告信息中提取特征。
• 模型训练：用历史数据训练推荐模型。
• 在线预测：用模型预测用户对广告的点击率（CTR）。
• 模型更新：用新数据更新模型。

在模型更新模块中，我们可以引入 EWC。

2. EWC 的应用流程

1. 训练基础模型：用一段时间的历史数据，训练一个基础的推荐模型。这相当于 EWC 中的任务 A。
2. 计算 Fisher 信息：用基础模型的数据，计算 Fisher 信息矩阵的对角线元素。
3. 在线更新：每隔一段时间（比如一天），用新数据更新模型。更新时，使用 EWC 的带约束的优化目标函数。
4. 重复 2-3 步：不断重复计算 Fisher 信息和在线更新的过程。

3. 代码示例 (简化版，基于 PyTorch)

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
 
# 假设已经有一个训练好的基础模型 model_A
# 和一个计算 Fisher 信息的函数 compute_fisher
 
# 定义新任务的损失函数
def loss_fn_b(model, data):
    # ...
    return loss
 
# 定义 EWC 的损失函数
def ewc_loss(model, fisher, lambda_):
    loss = 0
    for name, param in model.named_parameters():
        if name in fisher:
            loss += (lambda_ / 2) * torch.sum(fisher[name] * (param - model_A.state_dict()[name]) ** 2)
    return loss
 
# 定义优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters())
 
# 在线更新
for data in new_data:
    optimizer.zero_grad()
    loss_b = loss_fn_b(model, data)
    loss_ewc = ewc_loss(model, fisher, lambda_)
    loss = loss_b + loss_ewc
    loss.backward()
    optimizer.step()
 
# 计算新的 Fisher 信息
fisher = compute_fisher(model, old_data)

###4.实际应用中的一些建议

1. 超参数 λ 的选择：λ 控制 EWC 的强度。λ 越大，对旧任务的保护越强，但也可能影响新任务的学习。需要根据实际情况调整。
2. Fisher 信息的计算：计算完整的 Fisher 信息矩阵，计算量很大。在实际应用中，可以采用一些近似方法，比如只计算对角线元素，或者用一部分数据来估计。
3. 模型结构的选择：EWC 可以应用于各种神经网络模型。在推荐系统中，常用的模型有 DNN、Wide & Deep、DeepFM 等。
4. 与其他方法的结合：EWC 可以与其他持续学习方法结合使用，比如知识蒸馏、重放等。
5. 数据漂移的检测与处理： 在线广告的数据分布可能会发生变化(数据漂移)。对漂移做检测，对漂移做处理。漂移的处理也影响着持续学习的效果。
6. 冷启动问题: 对于新用户或者新广告，缺乏历史数据，持续学习也会受到影响。 可以结合一些冷启动策略，比如基于内容的推荐、Exploration & Exploitation 等。

总结

EWC 是一种简单有效的持续学习算法，可以帮助在线广告推荐系统在学习新数据的同时，保持对旧知识的记忆。当然，EWC 也不是万能的，它也有局限性。比如，它假设任务之间是相似的，如果任务差异很大，效果可能会打折扣。在实际应用中，我们需要根据具体情况，选择合适的持续学习方法，并不断调优。

希望通过本文，你能对EWC 有一个更深入的了解，并能在实际工作中用起来。如果你觉得这篇还不够过瘾，或者有更深入的技术细节想要了解，可以留言咱们一起探讨。或者有其他的技术问题，也欢迎大家提出来。