[论文解读] Deja-vu: Double Feature Presentation in Deep Transformer Networks.
本文提出一种深度Transformer架构，通过在多个网络层引入中间模型头和损失函数，实现对输入特征的多层重用，使网络能够在不断演化的假设背景下重新审视原始特征。该方法通过结合多深度特征重用与层间监督，在Librispeech上实现10–20%的相对WER提升，在大规模视频数据集上实现3.2–13%的提升。
Deep acoustic models typically receive features in the first layer of the network, and process increasingly abstract representations in the subsequent layers. Here, we propose to feed the input features at multiple depths in the acoustic model. As our motivation is to allow acoustic models to re-examine their input features in light of partial hypotheses we introduce intermediate model heads and loss function. We study this architecture in the context of deep Transformer networks, and we use an attention mechanism over both the previous layer activations and the input features. To train this model's intermediate output hypothesis, we apply the objective function at each layer right before feature re-use. We find that the use of such intermediate losses significantly improves performance by itself, as well as enabling input feature re-use. We present results on both Librispeech, and a large scale video dataset, with relative improvements of 10 - 20% for Librispeech and 3.2 - 13% for videos.
研究动机与目标
- 通过在多个网络深度重新审视输入特征，提升深度Transformer声学模型的性能。
- 解决标准Transformer中单次处理特征的局限性，即早期特征不会被重新访问。
- 探究中间监督与特征重用是否能增强表征学习与模型性能。
- 在多样化的ASR基准（包括Librispeech和大规模视频数据集）上评估所提架构的有效性。
提出的方法
- 在多个层引入中间模型头，基于前一层激活值和原始输入特征生成假设。
- 在每个中间层特征重用前应用损失函数，对模型的演化预测进行监督。
- 使用注意力机制，同时关注前一层激活值和输入特征，以实现上下文化的重新审视。
- 通过多深度监督端到端训练网络，使梯度能够通过中间输出反向传播。
- 设计架构时确保特征重用无需修改主模型的前向传播过程，从而保持计算效率。
实验结果
研究问题
- RQ1在多个深度重用输入特征是否能提升深度Transformer ASR模型的性能？
- RQ2通过层间损失引入中间监督是否能提升模型准确率与泛化能力？
- RQ3对前序激活值和输入特征同时进行注意力关注，如何影响表征质量？
- RQ4该架构对多样化ASR数据集（包括噪声较大或音频复杂的场景）有何影响？
主要发现
- 与标准Transformer相比，所提架构在Librispeech基准上实现了10–20%的相对WER提升。
- 在大规模视频数据集上，模型表现出3.2–13%的相对WER降低，证明其在不同领域间具有强大的泛化能力。
- 仅使用中间损失即可显著提升性能，表明多深度监督能有效增强学习动态。
- 通过输入特征与隐藏状态的注意力机制实现的特征重用，使模型能够结合上下文对原始输入进行假设优化。
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