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ctc原理理解(转载)
本文大量摘抄和节选于下列文章：

　　https://zhuanlan.zhihu.com/p/108547594

　　https://lipengwei.github.io/2018/08/10/CTC原理/

　　https://blog.csdn.net/JackyTintin/article/details/79425866

1 CTC loss出现的背景

　　在图像文本识别、语言识别的应用中，所面临的一个问题是神经网络输出与ground truth的长度不一致，这样一来，loss就会很难计算，举个例子来讲，如果网络的输出是”-sst-aa-tt-e'', 而其ground truth为“state”，那么像之前经常用的损失函数如cross entropy便都不能使用了，因为这些损失函数都是在网络输出与ground truth的长度一致情况下使用的。除了长度不一致的情况之外，还有一个比较难的点在于有多种情况的输出都对应着ground truth，根据解码规则(相邻的重复字符合并，去掉blank), path1: "-ss-t-a-t-e-" 和path2: "--stt-a-tt-e"都可以解码成“state”，与ground truth对应, 也就是many-to-one。为了解决以上问题，CTC loss就产生啦~

2 CTC loss原理

2.1 前序

　　在说明原理之前，首先要说明一下CTC计算的对象：softmax矩阵，通常我们在RNN后面会加一个softmax层，得到softmax矩阵，softmax矩阵大小是timestep*num_classes, timestep表示的是时间序列的维度，num_class表示类别的维度
import numpy as np ts = 12 num_classes = 26+1 #26 for the number of english character, 1 for blank rnn_output = np.random.random((ts, 16))#16 for hidden node number w = np.random.random((16,num_classes)) logits = np.matmul(rnn_output,w)#logits: ts*num_classes=[12,27] #calculate softmax matrix maxvalue = np.max(logits, axis=1, keepdims=True) exp = np.exp(logits-maxvalue) #minus maxvalue for avoiding overflow exp_sum = np.sum(exp, axis=1, keepdims=True) y = softmax = exp/exp_sum #softmax:ts*num_classes=[12,27]
2.2 forward-backward计算

　　其实呢，整体过程可以看做是对输入的y也就是softmax做了相应的映射得到解码结果，在希望解码结果尽量正确的情况下（使用概率来衡量），对网络的参数进行梯度下降。

　　在接下来的说明中，我们使用 $x$ 表示网络的输入，使用 $y$ 表示softmax矩阵，其大小为timestep*num_classes, 表示的是在第t个timestep时，第k个类别的softmax值，使用 $y^t_k$ 表示路径，路径中包含字符，使用 $L^{’}=Ligcup{blank}$ 表示字符集，如果是英文的话，那么一共就有26+1=27类，使用T表示总的timestep，即时序数。定义一个映射 $B:L^{'T} ightarrow L^{leq T}$ 表示解码过程中many-to-one的映射，就如上面所说的 $B( "-ss-t-a-t-e-")= B( "--stt-a-tt-e")=“state”$

　　在给定输入的情况下，输出路径的概率可以表示为：

　　上述公式的一个假设是：每个时序的字符都是相互独立的，与上下文无关

　　以上述"state"为例子，可以通过映射得到 $l=$ "state"的路径集合使用 $pi$ 表示，那么：

　　上面所说的path1: "-ss-t-a-t-e-" 和path2: "--stt-a-tt-e"都属于路径集合 $pi$ 。

　　知道了 $p(l/x)$ 之后，肯定希望它的概率越大越好，如果取反的话，可以作为损失函数来进行求导，从而反向传播，对参数进行更新啦。

　　在第t个timestep，对k个类别的softmax值求偏导，即为 $frac{partial{p(l/x)}}{partial{y^t_k}}$ ，一个更具体的例子来说就是在第7个timestep, 对类别a的进行求导 $frac{partial{p(l/x)}}{partial{y^7_a}}$ ，那么

　　只有在timestep=7时为a的路径才会使用 $y_a^7$ 进行路径的分数计算，所以求偏导的时候只对这部分路径求导就可以啦

　　　　path1："-ss-t-a-t-e-" 第7个timestep为a, path2: "--stt-a-tt-e"第7个timestep也为a, 以a为中点，将这两条路径分别分成两段。

　　　　path1_forward: "-ss-t-" path1_backward: "-t-e-"

　　　　path2_forward: "--stt-" path2_backward: "-tt-e"

　　你也会发现 path1_forward+"a"+path2_backward也能够解码成正确的”state", 我们使用path3来表示该路径 , 同样的, path2_forward+"a"+path1_backward也可以解码成正确的“state"，我们使用path4表示该路径

　　在下式中我们考虑中仅仅包含path1,path2, path3, path4

　　其中, $forward=p(path1\_forward)+p(path2\_forward)$ ， $backward=p(path1\_backward)+p(path2\_backward)$

　　是不是感觉比较简单呢 ~ 因为上面的公式特别复杂，想用符号来表示forward和backward，用 $alpha$ 来表示forward的部分， $eta$ 表示backward的部分吧

　　　　 $alpha_t(s)$ 表示将1-t个timestep解码成中的1-s个字符，看公式比较好理解哈 $B(pi_{1:t})=l_{1:s}$

　　　　 $eta_t(s)$ 表示将t-T个timestep解码成中的s-| $|l|$ 个字符， $B(pi_{t:T})=l_{s:|l|}$

　　其中表示的是解码后的长度。先看forward部分

2.2.1 forward部分

　　这个公式计算的是所有能够解码成的概率，

　　上面三个式子是说第一个timestep的解码成”blank“的概率是 $y_b^1$ , 解码成 $l$ 中第一个字符的概率是 $y_{l_1}^1$ , 其他的字符的概率为0，可以这样理解，如果路径能够解码成正确的”state", 那么第一个timestep的肯定是blank或者"s", 只有这样才能解码正确。在前向和后向计算中，CTC会将blank插入到输出字符串，比如“state”就会变成“-s-t-a-t-e-", 使用 $l^{'}$ 表示。根据上面的叙述，可以得到如下递推式：

　　公式可能一下子不能理解透，举个例子好啦，先看上面的那种情况，也就是特殊情况下的递推公式：

　　假设在第t个timestep解码成 “-s-t-"（ $l^{'}_5=blank$ ），在第t-1个timestep中，当前的解码只可能是 “-s-t-" $(l_{1:5}^{'})$ 或者“-s-t" ( $l_{1:4}^{'}$ ), 只有这样才能正确解码。“-s-t-" 加入第t个timestep中的blank，会变成”-s-t--", 合并两个相邻的blank变成“-s-t-"。 “-s-t"加入第t个timestep中的blank会变成”-s-t-"。两者去掉空格都可以变成正确的“st"。

　　假设在第t个timestep解码成 “-s-e-e"（ $l^{'}_6=l^{'}_4$ ），在第t-1个timestep中，当前的解码只可能是 “-s-e-" $(l_{1:5}^{'})$ 或者“-s-e" ( $l_{1:4}^{'}$ ), 只有这样才能正确解码。“-s-e-" 加入第t个timestep中的"e"，会变成”-s-e-e", 去掉blank会解码成正确的”see“。 “-s-e"加入第t个timestep中的"e"会变成”-s-ee", 去掉blank也会解码成正确的”see“。

　　公式（9）上面的情况已经讲完啦，接着我们看公式（9）下面的情况，也就是普通情况下的递推公式：

　　假设在第t个timestep解码成 “-s-t-a"（ $l^{'}_{1:6}$ ），在第t-1个timestep中，当前的解码只可能是 “-s-t-a" $(l_{1:6}^{'})$ 或者“-s-t-" ( $l_{1:5}^{'}$ )再或者“-s-t" ( $l_{1:4}^{'}$ ), 只有这样才能正确解码。“-s-t-a" 加入第t个timestep中的“a“，会变成”-s-t-aa", 合并两个相邻的"a"变成“-s-t-a", 去掉blank可以解码成“sta"。 “-s-t-"加入第t个timestep中的a会变成”-s-t-a",去掉blank可以解码成“sta" 。“-s-t"加入第t个timestep中的a会变成”-s-ta",去掉blank可以解码成“sta"。

forward部分代码理解：
# y表示RNN的特征输出， labels是带空格的 # 例如：labels = [0, 3, 0, 3, 0, 4, 0] # 0 for blank # y的shape=[T, V], labels的长度L=len(label) + len(blank) # 通常来说，L = 2*len(label) + 1 def forward(y, labels): T, V = y.shape L = len(labels) alpha = np.zeros([T, L]) # init alpha[0, 0] = y[0, labels[0]] alpha[0, 1] = y[0, labels[1]] for t in range(1, T): for i in range(L): s = labels[i] a = alpha[t - 1, i] if i - 1 >= 0: a += alpha[t - 1, i - 1] if i - 2 >= 0 and s != 0 and s != labels[i - 2]: a += alpha[t - 1, i - 2] alpha[t, i] = a * y[t, s] return alpha
2.2.2 backward部分

　　forward讲清楚之后， backward快速的过一遍就好啦

$eta_t(s) = sum_{pi{in}N^T:B(pi_{t:T})=l_{s:|l|}}{prod_{t^{'}=t}^{T}{y^{t^{'}}_{pi_{t^{'}}}}} ag{10}$

　　这个公式计算的是所有能够解码成的概率，

$eta_T("blank")=y_b^T ag{11}$

$eta_T("y_{l_{|l|}}")=y_{l_{|l|}}^T ag{12}$

$eta_T("else")=0 ag{13}$

　　上面三个式子是说第T个timestep的解码成”blank“的概率是 $y_b^T$ , 解码成中第一个字符的概率是 $y_{l_{|l|}}^T$ , 其他的字符的概率为0，可以这样理解，如果路径能够解码成正确的”state", 那么第T个timestep的肯定是blank或者"e", 只有这样才能解码正确。我们可以得到与forward相似的递推式：

$eta_t(s)=egin{cases} (eta_{t+1}(s)+eta_{t+1}(s+1))y_s^t, quad l^{'}_s=blank quad or quad l^{'}_s=l^{'}_{s+2} \(eta_{t+1}(s)+eta_{t+1}(s+1)+eta_{t+1}(s+2))y_s^t, quad elseend{cases} ag{14}$

　　套用上面forward的方式去理解，应该不难的～

backward部分代码理解：
def backward(y, labels): T, V = y.shape L = len(labels) beta = np.zeros([T, L]) # init beta[-1, -1] = y[-1, labels[-1]] beta[-1, -2] = y[-1, labels[-2]] for t in range(T - 2, -1, -1): for i in range(L): s = labels[i] a = beta[t + 1, i] if i + 1 < L: a += beta[t + 1, i + 1] if i + 2 < L and s != 0 and s != labels[i + 2]: a += beta[t + 1, i + 2] beta[t, i] = a * y[t, s] return beta
2.3 梯度

　　求了上面的forward和backward之后，就可以求解梯度啦

　　根据 $p(pi/x)=prod_{t=1}^{T}{y^t_{pi_t}}$ 可以得到

　　因为

　　所以对求导的话，仅有当为类别k的那一项不为0，其余项的偏导都为0

　　一般我们优化似然函数的对数，因此，梯度计算如下:

　　其中，似然值p(l|x)在前向计算中已经求得，就是最后输出为 blank 或者最后一个| $| l^{^{'}} |$

$| l^{^{'}} |$

　　代码表示就是：

$| l^{^{'}} |$

$| l^{^{'}} |$
# y是RNN的输入， labels为加空格的标签 def gradient(y, labels): T, V = y.shape L = len(labels) alpha = forward(y, labels) beta = backward(y, labels) p = alpha[-1, -1] + alpha[-1, -2] grad = np.zeros([T, V]) for t in range(T): for s in range(V): # 输出 s = l 标签的集合 lab = [i for i, c in enumerate(labels) if c == s] for i in lab: grad[t, s] += alpha[t, i] * beta[t, i] grad[t, s] /= y[t, s] ** 2 grad /= p return grad
3. 解码

　　训练后的 $N_{w}$

$N_{w}$

　　然而，上式不存在已知的高效解法。下面介绍几种实用的近似破解码方法。

3.1 贪心搜索（greedy search)

　　我们放弃寻找使 $p (l | x)$

$p (l | x)$

$p (l | x)$
# 输出删除blank def remove_blank(labels, blank=0): new_labels = [] # e.g. [-,a,a,-,-,p,p,-,-,p,p,-,-,l,l,-,e,e,-,] # combine duplicate previous = None for l in labels: if l != previous: new_labels.append(l) previous = l # remove blank new_labels = [l for l in new_labels if l != blank] return new_labels # 贪心搜索 def greedy_decode(y, blank='-'): raw_rs = np.argmax(y, axis=1) rs = remove_blank(raw_rs, blank) return raw_rs, rs
3.2 束搜索（Beam Search）

　　贪心搜索的性能非常受限。例如，它不能给出除最优路径之外的其他其优路径。很多时候，如果我们能拿到nbest的路径，后续可以利用其他信息来进一步优化搜索的结果。束搜索能近似找出 top 最优的若干条路径。
def beam_decode(y, beam_size=10): T, V = y.shape log_y = np.log(y) beam = [([], 0)] for t in range(T): # for every timestep new_beam = [] for prefix, score in beam: for i in range(V): # for every state new_prefix = prefix + [i] new_score = score + log_y[t, i] new_beam.append((new_prefix, new_score) ) # top beam_size new_beam.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) beam = new_beam[:beam_size] return beam
3.3 前缀束搜索（Prefix Beam Search）

　　直接的束搜索的一个问题是，在保存的 top N 条路径中，可能存在多条实际上是同一结果（经过去重复、去 blank 操作）。这减少了搜索结果的多样性。下面介绍的前缀搜索方法，在搜索过程中不断的合并相同的前缀[2]。参考 gist，前缀束搜索实现如下：
from collections import defaultdict def prefix_beam_decode(y, beam_size=10, blank=0): T, V = y.shape log_y = np.log(y) beam = [(tuple(), (0, ninf))] # blank, non-blank for t in range(T): # for every timestep new_beam = defaultdict(lambda : (ninf, ninf)) for prefix, (p_b, p_nb) in beam: for i in range(V): # for every state p = log_y[t, i] if i == blank: # propose a blank new_p_b, new_p_nb = new_beam[prefix] new_p_b = logsumexp(new_p_b, p_b + p, p_nb + p) new_beam[prefix] = (new_p_b, new_p_nb) continue else: # extend with non-blank end_t = prefix[-1] if prefix else None # exntend current prefix new_prefix = prefix + (i,) new_p_b, new_p_nb = new_beam[new_prefix] if i != end_t: new_p_nb = logsumexp(new_p_nb, p_b + p, p_nb + p) else: new_p_nb = logsumexp(new_p_nb, p_b + p) new_beam[new_prefix] = (new_p_b, new_p_nb) # keep current prefix if i == end_t: new_p_b, new_p_nb = new_beam[prefix] new_p_nb = logsumexp(new_p_nb, p_nb + p) new_beam[prefix] = (new_p_b, new_p_nb) # top beam_size beam = sorted(new_beam.items(), key=lambda x : logsumexp(*x[1]), reverse=True) beam = beam[:beam_size] return beam np.random.seed(1111) y = softmax(np.random.random([20, 6])) beam = prefix_beam_decode(y, beam_size=100) for string, score in beam[:20]: print(remove_blank(string), score)
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原文地址：https://www.cnblogs.com/silence-cho/p/13072351.html

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