作者：Artur Suilin
下面我們將簡要介紹 Artur Suilin 如何修正 GRU 以完成網(wǎng)站流量時序預(yù)測競賽。
預(yù)測有兩個主要的信息源：
局部特征。我們看到一個趨勢時，希望它會繼續(xù)（自回歸模型）朝這個趨勢發(fā)展；看到流量峰值時，知道它將逐漸衰減（滑動平均模型）；看到假期交通流量增加，就知道以后的假期也會出現(xiàn)流量增加（季節(jié)模型）。全局特征。如果我們查看自相關(guān)（autocorrelation）函數(shù)圖，就會注意到年與年之間強大的自相關(guān)和季節(jié)間的自相關(guān)。
我決定使用 RNN seq2seq 模型進行預(yù)測，原因如下：
RNN 可以作為 ARIMA 模型的自然擴展，但是比 ARIMA 更靈活，更具表達性。RNN 是非參數(shù)的，大大簡化了學(xué)習(xí)。想象一下對 145K 時序使用不同的 ARIMA 參數(shù)。任何外源性的特征（數(shù)值或類別、時間依賴或序列依賴）都可以輕松注入該模型。seq2seq 天然適合該任務(wù)：我們根據(jù)先前值（包括先前預(yù)測）的聯(lián)合概率（joint probability）預(yù)測下一個值。使用先前預(yù)測可保持模型穩(wěn)定，因為誤差會在每一步累積，如果某一步出現(xiàn)極端預(yù)測，則有可能毀了所有后續(xù)步的預(yù)測質(zhì)量。現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)了太多的炒作。特征工程
RNN 足夠強大來發(fā)現(xiàn)和學(xué)習(xí)自身特征。模型的特征列表如下：
pageviews：原始值經(jīng)過 log1p() 的轉(zhuǎn)換得到幾乎正態(tài)的時序內(nèi)值分布，而不是偏態(tài)分布。agent, country, site：這些特征從網(wǎng)頁 url 中提取，然后經(jīng)過 One-Hot 編碼。day of week：捕捉每周的季節(jié)效應(yīng)。year-to-year autocorrelation, quarter-to-quarter autocorrelation：捕捉各年、各季度的季節(jié)效應(yīng)。page popularity：高流量和低流量頁面具有不同的流量變化模式，該特征（pageviews 的中間值）幫助捕捉流量規(guī)模。pageviews 特征丟失了規(guī)模信息，因為每個 pageviews 序列被獨立歸一化至零均值和單位方差。lagged pageviews：之后將具體介紹。特征預(yù)處理
所有特征（包括 One-Hot 編碼的特征）被歸一化至零均值和單位方差。每個 pageviews 序列被獨立歸一化。
時間依賴特征（自相關(guān)性、國家等）被「拉伸」至?xí)r序長度，即每天重復(fù)使用 tf.tile() 命令。
模型在來自初始時序的隨機固定長度樣本上進行訓(xùn)練。例如，如果初始時序長度是 600 天，我們使用 200 天的樣本進行訓(xùn)練，那么我們可以在前 400 天中隨意選擇開始采樣的樣本。
該采樣工作是一種有效的數(shù)據(jù)增強機制：訓(xùn)練代碼在每一步隨機選擇每次時序的開始點，生成無限量的幾乎不重復(fù)的數(shù)據(jù)。
模型的核心技術(shù)
模型主要由兩部分組成，即編碼器和解碼器。
編碼器為 cuDNN GRU，cuDNN 要比 TensorFlow 的 RNNCells 快大約 5 到 10 倍，但代價就是使用起來不太方便，且文檔也不夠完善。
解碼器為 TF GRUBlockCell，該 API 封裝在 tf.while_loop() 中。循環(huán)體內(nèi)的代碼從上一步獲得預(yù)測，并加入到當前時間步的輸入特征中。
處理長時間序列
LSTM/GRU 對于相對較短的序列（100-300 項以內(nèi)）來說是非常好的解決方案。但對于較長的序列來說，LSTM/GRU 仍然有效，只不過會逐漸遺忘較早時間步所包含的信息。Kaggle 競賽的時間序列長達 700 多天，所以我們需要找一些方法來「加強」GRU 的記憶力。
我們第一個方法先是考慮使用一些注意力機制。注意力機制可以將過去較長距離的有用信息保留到當前 RNN 單元中。對于我們的問題，最簡單高效的注意力方法是使用固定權(quán)重的滑動窗口注意力機制。它在較長距離的過去時間步上有兩個重要的點（考慮長期的季節(jié)性），即 1 年前和 1 個季度前。
我們可以采用 current_day – 365 和 current_day – 90 這兩個時間點的編碼器輸出，并將它們饋送到全連接層以降低維度，并將結(jié)果加入到解碼器的輸入特征中。這個解決方案雖然簡單卻大大降低了預(yù)測誤差。
隨后我們將重要的點與它們的近鄰求均值，并借此減少噪聲和補償不均勻的間隔（閏年和不同長度的月份）：attn_365 = 0.25 * day_364 + 0.5 * day_365 + 0.25 * day_366。
但隨后我們意識到 0.25、0.5、0.25 是一個一維卷積核（length=3），我們可以自動學(xué)習(xí)更大的卷積核以檢測過去重要的點。
最后，我們構(gòu)建了一個非常大的注意力機制，它會查看每一個時間序列的「指紋」（指紋由較小的卷積網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生），并決定應(yīng)該注意哪些點和為較大卷積核生成權(quán)重。這個應(yīng)用于解碼器輸出的較大卷積核會為每一個預(yù)測的日期生成一個注意力特征。雖然最后沒有使用這種方法，但這個注意力機制仍然保留在代碼中，讀者可以在模型代碼中找到它。
注意，我們并沒有使用經(jīng)典的注意力方案（Bahdanau 或 Luong 注意力機制），因為經(jīng)典的注意力機制應(yīng)該在每個預(yù)測步上使用所有的歷史數(shù)據(jù)點從頭開始計算，因此這種方法對于較長時間序列（約兩年的天數(shù)）來說太耗時間了。所以我們的方案將會對所有數(shù)據(jù)點進行一次卷積，對所有預(yù)測時間步使用相同的注意力權(quán)重（這也是缺點），這樣的方案計算起來要快很多。
因為我們對注意力機制的復(fù)雜度感到不太滿意，因此我們試圖完全移除注意力機制，并將一年前、半年前、一季度前重要的數(shù)據(jù)點作為編碼器和解碼器的附加特征。這樣的結(jié)果是非常令人驚訝的，甚至在預(yù)測質(zhì)量方面都要比帶注意力機制的模型略勝一籌。因此我們最好的公開分數(shù)都是僅使用滯后（lagged）數(shù)據(jù)點實現(xiàn)的，它們都沒有使用注意力機制。
滯后數(shù)據(jù)點另一個重要的優(yōu)勢是，模型可以使用更短的編碼器而不需要擔(dān)心損失過去的信息，因為這些信息現(xiàn)在明確地包含在特征中。在采用這種方法后，即使我們編碼器的長度是 60 到 90 天，結(jié)果也是完全可以接受的，而以前需要 300-400 天的長度才能獲得相同的性能。此外，更短的編碼器就等于更快速的訓(xùn)練和更少的信息損失。
損失和正則化
SMAPE（競賽用的目標損失函數(shù)）因其在零值周圍不穩(wěn)定的行為而無法直接使用（當真值為零的時候，損失函數(shù)是階躍函數(shù)；預(yù)測值也為零的時候，則損失函數(shù)不確定）。
我使用經(jīng)平滑處理的可微 SMAPE 變體，它在所有實數(shù)上都表現(xiàn)良好：
epsilon = 0.1summ = tf.maximum(tf.abs(true) + tf.abs(predicted) + epsilon, 0.5 + epsilon)smape = tf.abs(predicted – true) / summ * 2.0?另一個選擇是在 log1p(data) 上的 MAE 損失函數(shù)，它很平滑，且訓(xùn)練目標與 SMAPE 非常接近。
最終預(yù)測取最接近的整數(shù)，負面預(yù)測取零。
我嘗試使用論文《Regularizing RNNs by Stabilizing Activations》中經(jīng)正則化的 RNN 激活值，因為 cuDNN GRU 的內(nèi)部權(quán)重?zé)o法直接正則化（也可能是我沒有找到正確的方法）。穩(wěn)性損失（Stability loss）不起作用，激活損失可以為較小損失權(quán)重（1e-06..1e-05）帶來少許改進。
訓(xùn)練和驗證
我使用 COCOB 優(yōu)化器（詳見論文《Training Deep Networks without Learning Rates Through Coin Betting》）結(jié)合梯度截斷進行訓(xùn)練。COCOB 嘗試預(yù)測每個訓(xùn)練步的最優(yōu)學(xué)習(xí)率，因此我完全不必調(diào)整學(xué)習(xí)率。它的收斂速度也比傳統(tǒng)的基于動量的優(yōu)化器快得多，尤其是在第一個 epoch 上，可以讓我及早停止不成功的實驗。
有兩種方式可以將時序分割為訓(xùn)練和驗證數(shù)據(jù)集：
Walk-forward 分割。這實際上不是分割：我們在完整數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練和驗證，但使用不同的時間跨度。驗證用的時間跨度比訓(xùn)練用時間跨度前移一個預(yù)測間隔。Side-by-side 分割。這是主流機器學(xué)習(xí)傳統(tǒng)的分割模型。數(shù)據(jù)集被分割成兩個獨立的部分，一個用于訓(xùn)練，另一個用于驗證。
兩種方式我都試了，但對于這個任務(wù)來說 Walk-forward 更好，因為它與競賽目標直接相關(guān)：使用歷史值預(yù)測未來值。但是該分割破壞了時序結(jié)尾的數(shù)據(jù)點，使得訓(xùn)練準確預(yù)測未來的模型變得困難。
具體來說：比如，我們有 300 天的歷史數(shù)據(jù)，想預(yù)測接下來 100 天的數(shù)據(jù)。如果我們選擇 walk-forward 分割，我們必須使用前 100 天的數(shù)據(jù)用于真實訓(xùn)練，后面 100 天的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練模式的預(yù)測（運行解碼器、計算損失），再后面 100 天的數(shù)據(jù)用于驗證，最后 100 天用于對未來值真正進行預(yù)測。因此，我們實際上可以使用 1/3 的數(shù)據(jù)點來訓(xùn)練，最后一個訓(xùn)練數(shù)據(jù)點和第一個預(yù)測數(shù)據(jù)點之間隔了 200 天。間隔太大了，因為一旦我們離開某個訓(xùn)練數(shù)據(jù)，預(yù)測質(zhì)量將出現(xiàn)指數(shù)級下降（不確定性增加）。使用 100 天差距訓(xùn)練的模型預(yù)測質(zhì)量相對較好。
Side-by-side 分割所需要的計算力更少，因為它在端點時并不會消耗數(shù)據(jù)點。但是對于我們的數(shù)據(jù)，模型在驗證集上的性能與在訓(xùn)練集上的性能是強相關(guān)的，并且與將來的實際模型性能幾乎不具有相關(guān)性。換而言之，并行分割對于我們的問題基本上是沒有什么作用的，它只是復(fù)制了在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上觀察到的模型損失。
我僅使用驗證集（帶有前向分步分割）進行模型調(diào)優(yōu)，預(yù)測未來數(shù)值的最終模型只是在盲目的模式中進行訓(xùn)練，沒有使用任何驗證集。
降低模型方差
優(yōu)于強噪音數(shù)據(jù)的輸入，模型不可避免地具有高方差。坦白講，我很驚訝 RNN 居然從噪音數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到了東西。
在不同 seed 上訓(xùn)練的相同模型具有不同的表現(xiàn)，有時模型甚至在「不幸」的 seed 上變得發(fā)散。訓(xùn)練期間，表現(xiàn)也會逐步地發(fā)生很大波動。依靠純粹的運氣很難贏得比賽，因此我決定采取行動降低方差。
三個模型的結(jié)合表現(xiàn)不錯（在每個檢查點上使用平均模型權(quán)重的 30 個檢查點的平均預(yù)測）。我在排行榜上（針對未來數(shù)據(jù)）獲得了相較于歷史數(shù)據(jù)上的驗證大致相同的 SMAPE 誤差。
理論上講，你也可以把前兩種方法用作集成學(xué)習(xí)，但我主要用其降低方差。
超參數(shù)調(diào)節(jié)
很多模型參數(shù)（層的數(shù)量、深度，激活函數(shù)，dropout 系數(shù)等）能夠（并且應(yīng)該）被調(diào)節(jié)從而獲得更優(yōu)的模型表現(xiàn)。手動調(diào)節(jié)乏味且費時，所以我決定自動化該過程，并使用 SMAC3 搜索超參數(shù)。下面是 SMAC3 的一些優(yōu)勢：
支持條件參數(shù)（例如，為每層聯(lián)合調(diào)節(jié)層數(shù)和 dropout；如果 n_layers > 1，第二層上的 dropout 將被調(diào)節(jié)）明確處理模型方差。SMAC 在不同種子上訓(xùn)練每個模型的若干個實例，如果實例在相同種子上訓(xùn)練還要對比模型。如果它在所有相同種子上優(yōu)于另一個模型，則該模型獲勝。與我的期望相反，超參數(shù)搜索并沒有建立定義明確的全局最小。所有的最佳模型大致具有相同的性能，但參數(shù)不同?？赡?RNN 模型對于這個任務(wù)來說太具有表現(xiàn)力了，并且最好的模型得分更多依賴于模型架構(gòu)上的數(shù)據(jù)信噪比。不管怎樣，最好的參數(shù)設(shè)置依然可以在 hparams.py 文件中找到。
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