1.什么是對比學習

1.1 對比學習的定義

對比學習（Contrastive Learning, CL）是近年來 AI 領域的熱門研究方向，吸引了眾多研究學者的關注，其所屬的自監(jiān)督學習方式，更是在 ICLR 2020 被 Bengio 和 LeCun 等大佬點名稱為 AI 的未來，后陸續(xù)登陸 NIPS, ACL, KDD, CIKM 等各大頂會，Google, Facebook, DeepMind，阿里、騰訊、字節(jié)等大廠也紛紛對其投入精力，CL 的相關工作也是刷爆了 CV，乃至 NLP 部分問題的 SOTA，在 AI 圈的風頭可謂一時無兩。

CL 的技術源泉來自度量學習，大概的思想是：定義好樣本的正例和負例，以及映射關系（將實體映射到新的空間），優(yōu)化目標是讓正例在空間中與目標樣本的距離近一些，而負例要相對遠一些。正因為如此，CL 看上去跟向量化召回思路很像，但其實二者有本質(zhì)的區(qū)別，向量化召回屬于監(jiān)督學習的一種，會有明確的標簽數(shù)據(jù)，而且更注重的負樣本的選擇（素有負樣本為王的“學說”）；而 CL 是自監(jiān)督學習（屬于無監(jiān)督學習的一種范式）的一支，不需要人工標注的標簽信息，直接利用數(shù)據(jù)本身作為監(jiān)督信息，學習樣本數(shù)據(jù)的特征表達，進而引用于下游任務。此外，CL 的核心技術是數(shù)據(jù)增強（Data Augmentation），更加注重的是如何構造正樣本。下圖是一個抽象的 CL 整體流程圖

對比學習的標簽信息來源于數(shù)據(jù)本身，核心模塊是數(shù)據(jù)增強。圖像領域的數(shù)據(jù)增強技術是比較直觀的，比如圖像的旋轉(zhuǎn)、遮擋、取部分、著色、模糊等操作，都可以得到一張與原圖整體相似但局部相異的新圖（即增強出來的新圖），下圖是部分圖像數(shù)據(jù)增強的手段（出自SimCLR[1]）。

1.2 對比學習的原理

談到CL的原理，不得不提自監(jiān)督學習，它避開了人工標注的高成本，以及標簽低覆蓋的稀疏性，更容易學到通用的特征表示。自監(jiān)督學習可以分成兩大類：生成式方法和對比式方法。生成式方法的典型代表是自編碼器，而對比式學習的經(jīng)典代表即ICLR 2020的SimCLR，通過（增強后的）正負樣本在特征空間的對比學習特征表示。相比較生成式方法，對比式方法的優(yōu)勢在于無需對樣本進行像素級的重構，只需要在特征空間能夠?qū)W到可區(qū)分性即可，這使得相關的優(yōu)化變得簡單。筆者認為，CL的有效性主要體現(xiàn)在學習item表示的可區(qū)分性，而可區(qū)分性的學習依賴正負樣本的構造思路，以及具體的模型結構和優(yōu)化目標。

結合CL的實現(xiàn)過程，Dr Zhang[2]抽象了三個CL必須要回答的問題，也是其區(qū)別于度量學習的典型特征，即（1）如何構造正例和負例，也就是數(shù)據(jù)增強具體是如何實現(xiàn)的；（2）Encoder映射函數(shù)如何構造，不僅要盡可能多地保留原始信息，而且要防止坍塌問題；（3）損失函數(shù)如何設計，目前通常使用的NCE loss，如下公式所示。不難看出，這三個基本問題對應建模的三要素：樣本，模型，優(yōu)化算法。

從 loss 公式中可以看出，分子部分強調(diào)的是與正例的距離越近越好，S函數(shù)衡量的是相似性，距離越近對應的S值越大，分母強調(diào)的是與負例的距離越遠越好，loss 越低，對應的可區(qū)分性越高。

在這三個基本問題中，數(shù)據(jù)增強是 CL 算法的核心創(chuàng)新點，不同的增強手段是算法有效性的基本保障，也是各大 CL 算法的identity；Encoder函數(shù)通常借助神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)；除 NCE loss外，還有其他 loss 的變體，比如Google[3]就提出了監(jiān)督對比損失。

1.3 經(jīng)典對比學習算法系列

CL是自監(jiān)督學習的一種學習算法，提到自監(jiān)督學習，Bert 恐怕是 NLP 領域無法回避的話題，Bert 預訓練 + Fine-tuning 的模式在諸多問題的解決方案中實現(xiàn)了突破，既然自監(jiān)督可以在 NLP 取得成功，難道計算機視覺就不可以嗎？實際上 Bert 在 NLP 領域取得的成功，也直接地刺激了 CL 在圖像領域的發(fā)生和發(fā)展。鑒于數(shù)據(jù)增強可以在圖像領域直觀地展開，CL 也是率先在 CV 領域取得進展，比如 CL 的發(fā)展契機—— SimCLR 算法，其創(chuàng)新點主要包括（1）探索了多種不同的數(shù)據(jù)增強技術的組合，選擇了最優(yōu)；（2）在 Encoder 之后增加了非線性映射 Projector，主要是考慮 Encoder 學習的向量表示會把增強的信息包含在內(nèi)，而 Projector 則旨在去除這部分影響，回歸數(shù)據(jù)的本質(zhì)。后來Hinton的學生在 SimCLR 的基礎上實現(xiàn)了 SimCLR v2，主要改進點在于 Encoder 的網(wǎng)絡結構，同時借鑒了 MoCo 使用的 Memory Bank 的思想，進一步提升了 SOTA。

實際上，在 SimCLR 之前，Kaiming He 在2019年底提出了對比學習的另一個經(jīng)典算法MoCo[4]，其主要思想是既然對比是在正負樣本之間進行的，那么增加負樣本數(shù)量，可以提高學習任務的難度，從而增強模型性能，Memory Bank 是解決該問題的經(jīng)典思路，但卻無法避免表示不一致的問題，鑒于此，MoCo 算法提出了使用動量的方式更新 Encoder 參數(shù)，從而解決新舊候選樣本編碼不一致的問題。后來，Kaiming He 又在 MoCo 的基礎上提出了 MoCo v2（在 SimCLR 提出之后），模型主要框架沒有改動，主要在數(shù)據(jù)增強的方法、Encoder 結構以及學習率等細節(jié)問題上做了優(yōu)化。

2 對比學習的應用

對比學習不僅是學術界在圖像、文本、多模態(tài)等多個領域的熱門研究方向，同時也在以推薦系統(tǒng)為代表的工業(yè)界得到了應用。

Google 將 CL 應用于推薦系統(tǒng)Google SSL[5]，目的在于針對冷門、小眾的 item 也能學習到高質(zhì)量的向量表示，從而輔助解決推薦冷啟動問題。其數(shù)據(jù)增強技術主要采用 Random Feature Masking(RFM)，Correlated Feature Masking(CFM)的方法（CFM 一定程度上解決了 RFM 可能構造出無效變體的問題），進而 CL 以輔助塔的形式，結合雙塔召回的主任務共同訓練，整體流程如下圖所示

在模型的訓練過程中，主任務的 item 主要還是來自曝光日志，因此也是對頭部熱門 item 比較友好，為了消除馬太效應的影響，在輔助任務中的樣本構造需要考慮與主任務不同的分布，后續(xù) CL 在轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)的實踐過程中也是借鑒了這樣的思考，從而確保模型學習結果的充分覆蓋。

數(shù)據(jù)增強不局限在 item 側(cè)，Alibaba-Seq2seq[6]將 CL 的思想應用在序列推薦問題上，即輸入用戶行為序列，預測下一個可能交互的 item。具體地，其數(shù)據(jù)增強主要應用在用戶行為序列特征，將用戶歷史行為序列按照時序劃分成兩個子序列，作為數(shù)據(jù)增強后的用戶的表示，喂入雙塔模型，最終輸出結果越相似越好。與此同時，該文為了顯式建模用戶的多興趣，在 Encoder 部分提取出多個向量，而不是壓縮成一個用戶向量。因為隨著子序列的拆分，以及正負例的構造，用戶天然具有多個行為序列的向量表示，在正例中，用戶前一部分歷史行為的向量，與后一部分歷史行為的向量，距離相近，而在負例中，不同用戶的距離相對較遠，而且即使同一用戶，在不同類別商品的向量表示也相對較遠。

CL 還可以與其他學習范式結合應用，圖對比學習[7]，整體框架如下圖所示

GCL 通常通過隨機刪除圖中的點或者邊，實現(xiàn)圖數(shù)據(jù)的增強，而本文的作者傾向于保持重要的結構和屬性不變，擾動發(fā)生在不重要的邊或者節(jié)點。

3 對比學習在轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)的實踐

圖像領域取得了成功，文本領域也是可以的，比如美團-ConSERT[8]算法，在句子語義匹配任務的實驗中，相比之前的 SOTA（BERT-flow）提升了8%，并且在少量樣本下仍能表現(xiàn)出較好的性能提升。該算法將數(shù)據(jù)增強作用在 Embedding 層，采用隱式生成增強樣本的方法，具體地，提出了四種數(shù)據(jù)增強方法：對抗攻擊（Adversarial Attack），打亂詞序（Token Shuffling），裁剪（Cutoff）和 Dropout，這四種方法均通過調(diào)整 Embedding 矩陣得到，比顯式增強方法更高效。

3.1 CL在推薦召回的實踐

轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)平臺致力于促進低碳循環(huán)經(jīng)濟的更好發(fā)展，能夠覆蓋全品類商品，近年來尤其在手機3C領域的發(fā)展表現(xiàn)突出。CL 在轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)推薦系統(tǒng)中的實踐也是選擇了基于文本的應用思路，考慮到二手交易特有的屬性，需要解決的問題包括（1）二手商品的孤品屬性，導致 ID 類的向量并不適用；（2）數(shù)據(jù)增強是怎么實現(xiàn)的；（3）正例和負例如何構造；（4）Encoder 的模型結構是怎樣的（包括 loss 的設計問題）。針對這四個問題，結合下面的整體流程圖進行詳細說明

針對二手商品的孤品屬性問題，我們采用基于文本的向量作為商品的表征，具體地，使用商品的文本描述（包括標題與內(nèi)容）集合，訓練 word2vec 模型，并基于詞向量通過 pooling 得到商品的向量表示。

自編碼器（Auto Encoder）算法是文本對比學習領域常用的數(shù)據(jù)增強手段之一（除此之外，還有機器翻譯、CBERT等不同思路），我們也是采用 AE 算法訓練模型，學習商品向量，并利用算法的中間向量作為商品的增強向量表示，也就有了正例。

負例的生產(chǎn)原則是 Batch 內(nèi)隨機選取不相似的商品，相似商品的判斷依據(jù)是根據(jù)用戶的后驗點擊行為計算而來。在以 CF（協(xié)同過濾）為代表的推薦系統(tǒng)召回結果中，能夠通過共同點擊行為召回的商品組合，認為是相似的，否則認為是不相似的。之所以采用行為依據(jù)判斷是否相似，一方面是為了將用戶的行為引入其中，實現(xiàn)文本與行為的有機結合，另一方面也是為了盡可能地貼合業(yè)務目標。

具體到 Encoder 部分，我們采用的是類似孿生網(wǎng)絡的雙塔結構，分別喂入樣本（正正 or 正負）的文本向量，訓練分類模型，網(wǎng)絡結構為三層全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡，雙塔共享該網(wǎng)絡參數(shù)，并通過優(yōu)化交叉熵損失優(yōu)化模型參數(shù)。實際工業(yè)界，大部分推薦系統(tǒng)中雙塔模型的訓練目標均為用戶后驗行為（點擊、收藏、下單等），而我們的訓練目標是樣本相似與否，之所以采用孿生網(wǎng)絡的形式，也是出于這樣做可以保證學習結果的覆蓋。

根據(jù) CL 的常規(guī)思路，提取最終 Encoder 部分的輸入向量作為商品的向量化表示，可以進一步在推薦系統(tǒng)的召回、粗排甚至精排等環(huán)節(jié)應用。目前已經(jīng)在轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)推薦系統(tǒng)的召回模塊落地，給線上帶來了超過10%的下單提袋率的提升。

3.2 CL在轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)的未來規(guī)劃

通過人工評估以及線上AB實驗，充分確認了CL習得向量表示的有效性，在召回模塊落地后，可以在推薦系統(tǒng)其他模塊，甚至其他算法場景推而廣之。以預訓練的方式學習商品向量表示（當然，也可以學習用戶的向量表示），只是一條應用路徑，CL 更多的是提供了一種學習框架或者學習思路，通過數(shù)據(jù)增強和對比的形式，使算法學習物品的可區(qū)分性，這樣的思路可以自然地引入推薦系統(tǒng)的排序模塊，因為排序問題也可以理解成物品的可區(qū)分性問題。

關于作者

李光明，資深算法工程師。參與轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)搜索算法、推薦算法、用戶畫像等系統(tǒng)的算法體系建設，在GNN、小樣本學習、對比學習等相關領域有實踐應用。微信號：gmlldgm，歡迎建設性交流。

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參考資料

[1]SimCLR: A_Simple_Framework_for_Contrastive_Learning_of_Visual_Representations

[2]張俊林: https://mp.weixin.qq.com/s/2Js8-YwUEa1Hr_ZYx3bF_A

[3]Google: Supervised_Contrastive_Learning

[4]MoCo: Momentum_Contrast_for_Unsupervised_Visual_Representation_Learning

[5]SSL: Self-supervised_Learning_for_Large-scale_Item_Recommendations

[6]Ali-Seq2seq: Disentangled_Self-Supervision_in_Sequential_Recommenders

[7]GCL: Graph_contrastive_learning_with_adaptive_augmentation

[8]ConSERT: ConSERT:_A_Contrastive_Framework_for_Self-Supervised_Sentence_Representation_Transfer?