WSDM2023｜知识蒸馏推荐如何去偏？何向南老师组提出UnKD

知识蒸馏(KD)作为一种有前途的模型压缩解决方案，已被应用于实时推荐中以减少推荐延迟。传统的解决方案首先从训练数据训练一个完整的教师模型，然后转移它的知识(即软标签)来监督一个紧凑的学生模型的学习。那么，什么是软标签呢？比如在推荐系统中，软标签可以是教师对用户-商品交互的预测，通常用于知识转移，这些KDs将根据软标签创建或采样训练实例，用于训练学生模型。因此，软标签的质量是知识蒸馏的基础。然而，所产生的软标签会产生严重的偏差问题，蒸馏后更强烈地推荐流行商品，使得学生模型无法做出准确公平的推荐，降低了操作系统的有效性。

本文中，作者找到了KD出现偏差问题的原因------教师的偏误软标签，导致标签在蒸馏过程中进一步传播和强化。所以作者提出了一种新的分层蒸馏策略的KD方法，首先根据的受欢迎程度将商品分成多个组，然后提取每个组内的排名信息来监督学生模型学习。分层策略几乎可以阻断教师偏见的因果效应。作者所提出的方法在蒸馏阶段，与教师模型训练无关。

实验结果显示，UnKD与其余方法相比，表现最佳。

论文标题：Unbiased Knowledge Distillation for Recommendation

收录会议：WSDM 2023

论文链接：https://doi.org/10.48550/arXiv.2211.14729

代码链接：https://github.com/chengang95/UnKD

01

方法

1.1 偏差问题

两幅图都表现出蒸馏存在偏差问题以及根源于教师的偏误软标签，也展示了现有方法仍然没有解决此类问题。

那么，如何解决呢？

第一种介入教师模型训练，生成无偏倚的软标签。但很难实现，一教师偏见源于很多种因素，完全消除存在很大挑战；二在实际应用中大型教师模型通常部署在复杂的分布式系统中，客观地调整其训练过程是困难的，更不用说教师模型可能是多个模型的集合。

第二种作者提出的无偏倚的教师竞争知识蒸馏UnKD方法。

1.2 因果图追溯蒸馏偏差

1.2.1 蒸馏偏差的来源

为了追溯蒸馏偏差的起源，并了解偏差如何影响学生模型，作者首先采用因果图进行定性分析。

其中M表示用户U与商品I之间真实亲和力得分，反映商品在多大程度上符合用户的偏好；Z表示商品受欢迎度；Y表示教师模型预测得到的软标签；S表示学生模型。虚线表示I、U也会对S有影响，但只关注通过蒸馏的因果效应，只看Y的影响因素。

有软标签会受到受欢迎程度的影响，因此得到的软标签存在偏差。学生模型会在有偏差的软标签的监督下发生偏向。而且现有的KDs通常采用排名感知抽样策略来训练学生模型。那些通常得分异常高的热门商品会获得更多的抽样机会，从而对训练产生过大的贡献，在蒸馏过程中偏差会被放大。所以关键是阻断路径。

1.2.2 量化偏差影响

利用反事实中的因果公式，即TE（总效应）=NDE（直接自然效应）+TIE（总间接效应）

首先作者计算总效应：

其中表示可作比较的基准情况。

接着对于路径I→Z→Y，造成的影响：

最后，从I→Y有两条路径，I→M→Y为有利的，I→Z→Y为不利的，所以去除Z→Y的影响：

但是计算PEM非常困难，因为很难被求得。

所以大家若不明白这个公式来源也没有关系，可以只需明白思想，作者只是借用它去证明自己用的是同样有效的，而并不是实际用它进行计算。

1.3 无偏知识蒸馏

1.3.1 证明分组得到的知识无偏

UnKD首先根据商品的流行度将商品划分为多个组，其中一个组中的商品具有相似的流行度。之后对于每个用户，UnKD对同一组中的商品进行排序，并传递此类分组知识以监督学生模型的学习。

那么为什么得到的分组知识就确定是无偏的了呢？

作者给出了引理以及证明

引理1：对于每个用户，商品的流行度相似，则按照的排序与的排序相同。

证明：商品i、j的流行度相似，即且

这意味着按群体划分的排名列表几乎是无偏的，UnKD将这种精确的人气分层排序知识提取出来，用于训练学生模型，避免了流行度的干扰。

1.3.2 UnKD三步骤

UnKD包括以下三个步骤:

（1）分组。按照流行度降序排列，流行度相似的商品放在同一组中，每组流行度总和要相同，分成K组。对于K的选取，若较大的K，商品有更细粒度的划分，每组商品在受欢迎程度上有更高的相似性，这意味着更有可能保持公平；但减少每组商品的数量，减少对商品排序关系的了解。相反，较小的K，可以带来更多信息，但代价是不公平。

（2）Group-wise Sampling。对每组商品进行软标签排序（图b中商品中的数字为软标签大小），抽样。

（3）Group-wise Learning。蒸馏损失为：

训练学生模型的最终损失函数为：

02

实验

2.1 展现在不受欢迎商品上的提升

将结果分别以受欢迎群体和不受欢迎群体的形式进行可视化，可以看出：

1）现有的知识蒸馏方法的改进主要来自于热门商品，而非热门商品的性能严重受损。

2）UnKD的改进主要集中在冷门商品上，特别是在数据集CiteULike-BPRMF上，UnKD对于不受欢迎的商品实现了超过100%的性能增益。

最终得出UnKD确实可以解决知识蒸馏中的偏见问题，产生更准确和公平的推荐。

2.2 UnKD与介入教师模型训练方法的比较

上文中，解决问题方法还有介入教师模型训练，生成无偏倚的软标签。作者也将其与UnKD进行了对比，如下中的方法PD-CD、PD-HTD：

虽然在教师模型培训中利用PD可以提高不受欢迎商品的表现，然而这些改进并不像作者的UnKD那样显著，原因可能由于教师偏见的复杂性，这种偏见可能源于许多因素。

2.3 划分组数K的设定

越大的K意味着越细粒度的划分，每个组中的商品容易有更高的流行度相似度，蒸馏的无偏性更有可能被保持，但当K超过阈值时，随着K的进一步增大，性能变差，因为K再大一些，每一组的商品数量就会减少，导致一些商品排序关系的知识缺失。所以如下图实验，可以选定K=4。

03

总结

本文作者首先确定偏见的起源，它源于教师模型的偏见软标签，并在蒸馏过程中进一步传播和强化。为了纠正这一点，作者提出了一种无偏倚的教师竞争知识蒸馏(UnKD)，提取受欢迎程度感知的排名知识来指导学生模型的学习。作者在三个真实数据集上的实验验证了UnKD在很大程度上优于最先进的技术，特别是对于不受欢迎的商品组。

进技术交流群请添加AINLP小助手微信（id: ainlp2)

关于AINLP

AINLP 是一个有趣有AI的自然语言处理社区，专注于 AI、NLP、机器学习、深度学习、推荐算法等相关技术的分享，主题包括文本摘要、智能问答、聊天机器人、机器翻译、自动生成、知识图谱、预训练模型、推荐系统、计算广告、招聘信息、求职经验分享等，欢迎关注！加技术交流群请添加AINLP小助手微信(id：ainlp2)，备注工作/研究方向+加群目的。

阅读至此了，分享、点赞、在看三选一吧🙏