机器学习工程：模型优化指南

关键词：机器学习工程、模型优化、算法原理、数学模型、项目实战

摘要：本文围绕机器学习工程中的模型优化展开，全面阐述了相关的核心概念、算法原理、数学模型等内容。通过详细的 Python 代码示例和项目实战，展示了模型优化的具体操作步骤。同时，介绍了实际应用场景、推荐了学习资源和开发工具，最后对未来发展趋势与挑战进行了总结，并提供了常见问题解答和参考资料，为读者提供了一份系统且深入的模型优化指南。

1. 背景介绍

1.1 目的和范围

在当今数字化时代，机器学习技术广泛应用于各个领域，如医疗、金融、交通等。然而，构建一个初始的机器学习模型往往只是第一步，为了使模型在实际应用中表现更优，如提高预测准确性、降低误差、增强泛化能力等，需要对模型进行优化。本文的目的就是为机器学习工程师和相关从业者提供全面的模型优化指导，涵盖从核心概念到实际项目应用的各个方面。范围包括常见的模型优化算法、数学原理、项目实战案例以及相关工具和资源的推荐。

1.2 预期读者

本文预期读者主要包括以下几类人群：

• 机器学习工程师：希望通过学习模型优化技巧提升自身项目开发能力。
• 数据科学家：需要深入理解模型优化原理以更好地处理数据和构建模型。
• 科研人员：从事机器学习相关研究，寻求优化模型性能的方法。
• 对机器学习感兴趣的初学者：了解模型优化的基本概念和方法，为进一步学习打下基础。

1.3 文档结构概述

本文将按照以下结构进行阐述：

• 核心概念与联系：介绍模型优化相关的核心概念及其相互关系。
• 核心算法原理 & 具体操作步骤：详细讲解常见的模型优化算法原理，并给出 Python 代码示例。
• 数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明：从数学角度深入分析模型优化的原理，并通过具体例子进行说明。
• 项目实战：代码实际案例和详细解释说明：通过一个实际项目展示模型优化的具体操作过程。
• 实际应用场景：介绍模型优化在不同领域的实际应用。
• 工具和资源推荐：推荐学习资源、开发工具和相关论文著作。
• 总结：未来发展趋势与挑战：对模型优化的未来发展进行展望，并分析面临的挑战。
• 附录：常见问题与解答：解答读者在学习和实践过程中可能遇到的常见问题。
• 扩展阅读 & 参考资料：提供进一步学习的扩展阅读材料和参考资料。

1.4 术语表

1.4.1 核心术语定义

• 模型优化：通过调整模型的参数、结构或使用特定的算法，使模型在评估指标上表现更优的过程。
• 过拟合：模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳的现象，通常是由于模型过于复杂，学习了训练数据中的噪声。
• 欠拟合：模型在训练数据和测试数据上的表现都不佳，通常是由于模型过于简单，无法捕捉数据中的复杂模式。
• 泛化能力：模型在未见过的数据上的表现能力，即模型能够将从训练数据中学到的知识应用到新数据上的能力。
• 评估指标：用于衡量模型性能的量化指标，如准确率、召回率、均方误差等。

1.4.2 相关概念解释

• 正则化：一种防止过拟合的技术，通过在损失函数中添加正则化项，限制模型参数的大小，从而使模型更加简单。
• 交叉验证：一种评估模型性能的方法，将数据集划分为多个子集，轮流使用不同的子集进行训练和测试，以减少因数据集划分不同而导致的评估误差。
• 超参数调优：调整模型的超参数（如学习率、正则化系数等）以优化模型性能的过程。

1.4.3 缩略词列表

• ML：Machine Learning，机器学习
• MSE：Mean Squared Error，均方误差
• RMSE：Root Mean Squared Error，均方根误差
• R2：Coefficient of Determination，决定系数
• CV：Cross Validation，交叉验证

2. 核心概念与联系

模型优化的核心概念

模型优化是机器学习工程中的关键环节，其核心目标是提高模型的性能和泛化能力。为了实现这一目标，需要理解以下几个核心概念：

数据预处理

数据预处理是模型优化的基础步骤，它包括数据清洗、特征选择、特征缩放等操作。数据清洗可以去除数据中的噪声和缺失值，提高数据的质量；特征选择可以减少特征的数量，降低模型的复杂度，同时避免过拟合；特征缩放可以使不同特征具有相同的尺度，加快模型的收敛速度。

模型选择

选择合适的模型是模型优化的重要一步。不同的模型适用于不同类型的数据和问题，如线性回归适用于处理线性关系的数据，而决策树适用于处理非线性关系的数据。在选择模型时，需要考虑数据的特点、问题的复杂度以及模型的可解释性等因素。

超参数调优

超参数是模型在训练过程中需要手动设置的参数，如学习率、正则化系数等。超参数的选择对模型的性能有很大的影响，因此需要进行调优。常见的超参数调优方法包括网格搜索、随机搜索等。

模型评估

模型评估是衡量模型性能的重要手段，常用的评估指标包括准确率、召回率、均方误差等。在评估模型时，需要使用独立的测试数据集，以确保评估结果的客观性和可靠性。

核心概念的架构示意图

该流程图展示了模型优化的主要步骤，从数据预处理开始，经过模型选择、超参数调优等步骤，进行模型训练和评估。如果模型评估结果不满足要求，则返回数据预处理步骤，重新进行优化；如果满足要求，则进行模型部署。

3. 核心算法原理 & 具体操作步骤

梯度下降算法原理

梯度下降是一种常用的优化算法，用于最小化损失函数。其基本思想是沿着损失函数的负梯度方向更新模型的参数，直到损失函数达到最小值。

数学原理

假设我们有一个损失函数 $J(\theta )$，其中 $\theta$ 是模型的参数。梯度下降算法的更新公式为：
$${\theta }_{new}={\theta }_{old}-\alpha \nabla J({\theta }_{old})$$
其中，$\alpha$ 是学习率，控制每次更新的步长；$\nabla J({\theta }_{old})$ 是损失函数在 ${\theta }_{old}$ 处的梯度。

Python 代码实现

import numpy as np

# 定义损失函数
def loss_function(theta, X, y):
    m = len(y)
    predictions = X.dot(theta)
    error = predictions - y
    return (1/(2*m)) * np.sum(np.square(error))

# 定义梯度下降算法
def gradient_descent(X, y, theta, alpha, num_iters):
    m = len(y)
    J_history = []

    for iter in range(num_iters):
        predictions = X.dot(theta)
        error = predictions - y
        theta = theta - (alpha/m) * X.T.dot(error)
        J_history.append(loss_function(theta, X, y))

    return theta, J_history

# 生成示例数据
X = np.array([[1, 1], [1, 2], [1, 3]])
y = np.array([2, 4, 6])
theta = np.zeros(X.shape[1])
alpha = 0.01
num_iters = 1000

# 运行梯度下降算法
theta, J_history = gradient_descent(X, y, theta, alpha, num_iters)

print("优化后的参数:", theta)

正则化算法原理

正则化是一种防止过拟合的技术，常见的正则化方法包括 L1 正则化和 L2 正则化。

L1 正则化

L1 正则化在损失函数中添加了参数的绝对值之和，其损失函数为：
$$J(\theta )=\frac{1}{2m}\sum _{i=1}^m(h_{\theta }(x^{(i)})-y^{(i)}{)}^2+\lambda \sum _{j=1}^n|{\theta }_j|$$
其中，$\lambda$ 是正则化系数，控制正则化的强度。

L2 正则化

L2 正则化在损失函数中添加了参数的平方和，其损失函数为：
$$J(\theta )=\frac{1}{2m}\sum _{i=1}^m(h_{\theta }(x^{(i)})-y^{(i)}{)}^2+\frac{\lambda }{2m}\sum _{j=1}^n{\theta }_j^2$$

Python 代码实现

from sklearn.linear_model import Lasso, Ridge
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 生成示例数据
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=10, noise=0.5)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# L1 正则化
lasso = Lasso(alpha=0.1)
lasso.fit(X_train, y_train)
print("L1 正则化模型的系数:", lasso.coef_)

# L2 正则化
ridge = Ridge(alpha=0.1)
ridge.fit(X_train, y_train)
print("L2 正则化模型的系数:", ridge.coef_)

4. 数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明

线性回归模型

线性回归是一种简单而常用的机器学习模型，用于预测连续值。其数学模型可以表示为：
$$h_{\theta }(x)={\theta }_0+{\theta }_1{x}_1+{\theta }_2{x}_2+\cdots +{\theta }_n{x}_n={\theta }^{T}x$$
其中，$h_{\theta }(x)$ 是预测值，$\theta$ 是模型的参数，$x$ 是输入特征。

损失函数

线性回归常用的损失函数是均方误差（MSE），其公式为：
$$J(\theta )=\frac{1}{2m}\sum _{i=1}^m(h_{\theta }(x^{(i)})-y^{(i)}{)}^2$$
其中，$m$ 是样本数量，$x^{(i)}$ 是第 $i$ 个样本的特征，$y^{(i)}$ 是第 $i$ 个样本的真实值。

最小二乘法求解

最小二乘法是一种求解线性回归参数的方法，其目标是使损失函数 $J(\theta )$ 最小化。通过对 $J(\theta )$ 求偏导数并令其为 0，可以得到参数的最优解：
$$\theta =(X^{T}X{)}^{-1}{X}^{T}y$$
其中，$X$ 是样本特征矩阵，$y$ 是样本真实值向量。

举例说明

假设我们有以下数据集：

$x$	$y$
1	2
2	4
3	6

我们可以使用最小二乘法求解线性回归模型的参数。首先，将数据集表示为矩阵形式：
$$X=\left[\begin{array}{cc}1& 1\\ 1& 2\\ 1& 3\end{array}\right],y=\left[\begin{array}{c}2\\ 4\\ 6\end{array}\right]$$
然后，计算 $(X^{T}X{)}^{-1}{X}^{T}y$：

import numpy as np

X = np.array([[1, 1], [1, 2], [1, 3]])
y = np.array([2, 4, 6])

theta = np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T).dot(y)
print("线性回归模型的参数:", theta)

运行上述代码，我们可以得到线性回归模型的参数 $\theta =[0,2]$，即 $h_{\theta }(x)=2x$。

逻辑回归模型

逻辑回归是一种用于分类问题的机器学习模型，其输出是一个概率值。其数学模型可以表示为：
$$h_{\theta }(x)=g({\theta }^{T}x)=\frac{1}{1+e^{-{\theta }^{T}x}}$$
其中，$g(z)$ 是 sigmoid 函数，其公式为：
$$g(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}$$

损失函数

逻辑回归常用的损失函数是对数损失函数，其公式为：
$$J(\theta )=-\frac{1}{m}\sum _{i=1}^m[y^{(i)}\log (h_{\theta }(x^{(i)}))+(1-y^{(i)})\log (1-h_{\theta }(x^{(i)}))]$$

梯度下降求解

由于逻辑回归的损失函数没有解析解，通常使用梯度下降算法来求解参数。梯度下降的更新公式为：
$${\theta }_{new}={\theta }_{old}-\alpha \frac{\partial J({\theta }_{old})}{\partial {\theta }_{old}}$$
其中，$\frac{\partial J({\theta }_{old})}{\partial {\theta }_{old}}$ 是损失函数在 ${\theta }_{old}$ 处的梯度。

举例说明

假设我们有一个二分类问题，数据集如下：

$x_1$	$x_2$	$y$
1	2	0
2	3	0
3	4	1
4	5	1

我们可以使用逻辑回归模型进行分类。以下是 Python 代码实现：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]])
y = np.array([0, 0, 1, 1])

logreg = LogisticRegression()
logreg.fit(X, y)

print("逻辑回归模型的系数:", logreg.coef_)
print("逻辑回归模型的截距:", logreg.intercept_)

运行上述代码，我们可以得到逻辑回归模型的系数和截距，从而可以对新的数据进行分类预测。

5. 项目实战：代码实际案例和详细解释说明

5.1 开发环境搭建

在进行项目实战之前，我们需要搭建开发环境。以下是具体步骤：

安装 Python

首先，需要安装 Python 3.x 版本。可以从 Python 官方网站（https://www.python.org/downloads/）下载并安装。

安装必要的库

我们需要安装一些常用的机器学习库，如 NumPy、Pandas、Scikit-learn 等。可以使用以下命令进行安装：

pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib

5.2 源代码详细实现和代码解读

我们以一个简单的房价预测项目为例，展示模型优化的具体操作过程。

数据加载和预处理

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载数据集
data = pd.read_csv('housing.csv')

# 分离特征和目标变量
X = data.drop('MEDV', axis=1)
y = data['MEDV']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 特征缩放
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

代码解读：

• 首先，使用 Pandas 库加载房价数据集。
• 然后，将特征和目标变量分离。
• 接着，使用 train_test_split 函数将数据集划分为训练集和测试集。
• 最后，使用 StandardScaler 对特征进行缩放，使不同特征具有相同的尺度。

模型选择和训练

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 选择线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train_scaled, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test_scaled)

# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
rmse = np.sqrt(mse)
print("均方误差:", mse)
print("均方根误差:", rmse)

代码解读：

• 选择线性回归模型作为预测模型。
• 使用训练集对模型进行训练。
• 使用测试集进行预测。
• 计算均方误差和均方根误差，评估模型的性能。

超参数调优

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.linear_model import Ridge

# 定义超参数网格
param_grid = {'alpha': [0.1, 1, 10]}

# 创建 Ridge 回归模型
ridge = Ridge()

# 使用网格搜索进行超参数调优
grid_search = GridSearchCV(ridge, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train_scaled, y_train)

# 输出最优超参数
print("最优超参数:", grid_search.best_params_)

# 使用最优模型进行预测
best_model = grid_search.best_estimator_
y_pred_best = best_model.predict(X_test_scaled)

# 评估最优模型
mse_best = mean_squared_error(y_test, y_pred_best)
rmse_best = np.sqrt(mse_best)
print("最优模型的均方误差:", mse_best)
print("最优模型的均方根误差:", rmse_best)

代码解读：

• 定义超参数网格，包含不同的正则化系数 $\alpha$。
• 创建 Ridge 回归模型，用于进行正则化。
• 使用 GridSearchCV 进行网格搜索，寻找最优超参数。
• 输出最优超参数，并使用最优模型进行预测和评估。

5.3 代码解读与分析

通过上述代码，我们完成了一个简单的房价预测项目，并进行了模型优化。具体分析如下：

• 数据预处理：特征缩放可以使不同特征具有相同的尺度，加快模型的收敛速度，提高模型的性能。
• 模型选择：线性回归是一种简单而有效的模型，适用于处理线性关系的数据。
• 超参数调优：通过网格搜索，我们可以找到最优的超参数，进一步提高模型的性能。

6. 实际应用场景

模型优化在各个领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：

金融领域

• 信用风险评估：通过优化机器学习模型，提高对客户信用风险的评估准确性，降低金融机构的风险。
• 股票价格预测：利用历史数据和技术指标，优化模型以预测股票价格的走势，为投资者提供决策支持。

医疗领域

• 疾病诊断：优化模型可以提高疾病诊断的准确性，帮助医生更早地发现疾病，制定更有效的治疗方案。
• 药物研发：通过对大量的生物数据进行分析，优化模型以筛选出更有潜力的药物靶点，加速药物研发的进程。

交通领域

• 交通流量预测：优化模型可以准确预测交通流量，帮助交通管理部门合理规划交通路线，缓解交通拥堵。
• 自动驾驶：在自动驾驶系统中，模型优化可以提高车辆的感知和决策能力，确保行车安全。

电商领域

• 商品推荐：通过优化推荐模型，提高商品推荐的准确性和个性化程度，增加用户的购买转化率。
• 客户流失预测：利用机器学习模型预测客户流失的可能性，采取相应的措施进行客户挽留。

7. 工具和资源推荐

7.1 学习资源推荐

7.1.1 书籍推荐

• 《机器学习》（周志华著）：被誉为“西瓜书”，是机器学习领域的经典教材，全面介绍了机器学习的基本概念、算法和应用。
• 《深度学习》（Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 著）：深度学习领域的权威著作，详细介绍了深度学习的理论和实践。
• 《Python 机器学习》（Sebastian Raschka 著）：结合 Python 语言，介绍了机器学习的常用算法和实践技巧。

7.1.2 在线课程

• Coursera 上的“机器学习”课程（Andrew Ng 教授）：经典的机器学习课程，由斯坦福大学的 Andrew Ng 教授授课，内容涵盖了机器学习的各个方面。
• edX 上的“深度学习”课程：由多位知名学者授课，深入介绍了深度学习的理论和实践。
• Kaggle 上的“机器学习微课程”：提供了一系列的机器学习微课程，适合初学者快速入门。

7.1.3 技术博客和网站

• Medium 上的机器学习相关博客：有很多机器学习领域的专家和从业者分享他们的经验和见解。
• Towards Data Science：专注于数据科学和机器学习领域的技术博客，提供了很多有价值的文章。
• Kaggle 论坛：是一个数据科学和机器学习的社区，有很多竞赛和讨论，可以学习到其他开发者的经验和技巧。

7.2 开发工具框架推荐

7.2.1 IDE和编辑器

• PyCharm：是一款专业的 Python IDE，提供了丰富的功能和插件，适合开发大型的机器学习项目。
• Jupyter Notebook：是一个交互式的开发环境，适合进行数据探索和模型实验。
• Visual Studio Code：是一款轻量级的编辑器，支持多种编程语言，有很多机器学习相关的插件。

7.2.2 调试和性能分析工具

• TensorBoard：是 TensorFlow 提供的可视化工具，可以用于监控模型的训练过程、可视化模型的结构等。
• PyTorch Profiler：是 PyTorch 提供的性能分析工具，可以帮助开发者找出模型中的性能瓶颈。
• Scikit-learn 的 learning_curve 和 validation_curve：可以用于分析模型的学习曲线和验证曲线，帮助开发者判断模型是否过拟合或欠拟合。

7.2.3 相关框架和库

• TensorFlow：是一个开源的机器学习框架，由 Google 开发，支持分布式训练和多种硬件平台。
• PyTorch：是一个开源的深度学习框架，由 Facebook 开发，具有动态图的特点，易于使用和调试。
• Scikit-learn：是一个简单而有效的机器学习库，提供了丰富的算法和工具，适合初学者和快速开发。

7.3 相关论文著作推荐

7.3.1 经典论文

• “Gradient-based learning applied to document recognition”（Yann LeCun 等著）：介绍了卷积神经网络（CNN）的经典论文，为图像识别领域的发展奠定了基础。
• “Deep Residual Learning for Image Recognition”（Kaiming He 等著）：提出了残差网络（ResNet）的论文，解决了深度神经网络训练过程中的梯度消失问题。
• “Attention Is All You Need”（Ashish Vaswani 等著）：提出了 Transformer 模型的论文，在自然语言处理领域取得了巨大的成功。

7.3.2 最新研究成果

• 可以关注顶级学术会议如 NeurIPS、ICML、CVPR 等的最新论文，了解机器学习领域的最新研究动态。
• ArXiv 是一个预印本平台，很多研究者会在上面发布他们的最新研究成果。

7.3.3 应用案例分析

• Kaggle 上有很多真实的数据集和竞赛，通过分析优秀的解决方案，可以学习到模型优化在实际应用中的技巧和方法。
• 一些知名公司的技术博客会分享他们在实际项目中应用机器学习的经验和案例，如 Google、Facebook、Amazon 等。

8. 总结：未来发展趋势与挑战

未来发展趋势

• 自动化机器学习：随着机器学习技术的不断发展，自动化机器学习（AutoML）将成为未来的一个重要发展趋势。AutoML 可以自动完成数据预处理、模型选择、超参数调优等任务，降低机器学习的门槛，提高开发效率。
• 深度学习与其他领域的融合：深度学习将与计算机视觉、自然语言处理、生物信息学等领域进行更深入的融合，推动这些领域的发展。例如，在医疗领域，深度学习可以与医学影像分析相结合，提高疾病诊断的准确性。
• 强化学习的应用拓展：强化学习在游戏、机器人控制等领域已经取得了显著的成果，未来将在更多领域得到应用，如自动驾驶、金融投资等。

挑战

• 数据隐私和安全：随着机器学习的广泛应用，数据隐私和安全问题日益突出。如何在保护数据隐私的前提下进行有效的模型训练和优化，是一个亟待解决的问题。
• 模型可解释性：深度学习模型通常是黑盒模型，其决策过程难以解释。在一些关键领域，如医疗、金融等，模型的可解释性至关重要。如何提高模型的可解释性，是当前机器学习领域的一个挑战。
• 计算资源和能耗：深度学习模型通常需要大量的计算资源和能耗，这限制了其在一些场景下的应用。如何提高模型的计算效率，降低能耗，是未来需要解决的问题。

9. 附录：常见问题与解答

如何判断模型是否过拟合或欠拟合？

可以通过观察模型在训练集和测试集上的性能来判断。如果模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳，可能是过拟合；如果模型在训练集和测试集上的表现都不佳，可能是欠拟合。此外，还可以通过绘制学习曲线和验证曲线来进一步判断。

超参数调优有哪些方法？

常见的超参数调优方法包括网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等。网格搜索是一种穷举搜索方法，会尝试所有可能的超参数组合；随机搜索是在超参数空间中随机选择一些组合进行尝试；贝叶斯优化则是根据历史的超参数组合和模型性能，利用贝叶斯定理来选择下一组超参数。

正则化为什么可以防止过拟合？

正则化通过在损失函数中添加正则化项，限制模型参数的大小，从而使模型更加简单。当模型过于复杂时，正则化项会对参数进行惩罚，使得模型不会过度拟合训练数据中的噪声，从而提高模型的泛化能力。

如何选择合适的评估指标？

选择合适的评估指标需要根据具体的问题和业务需求来决定。例如，在分类问题中，如果关注的是模型的整体准确性，可以使用准确率；如果关注的是对正样本的预测能力，可以使用召回率或 F1 值。在回归问题中，常用的评估指标包括均方误差、均方根误差、决定系数等。

10. 扩展阅读 & 参考资料

扩展阅读

• 《人工智能：现代方法》（Stuart Russell 和 Peter Norvig 著）：全面介绍了人工智能的各个领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
• 《统计学习方法》（李航著）：详细介绍了统计学习的基本理论和方法，是机器学习领域的经典教材。
• 《Python 数据科学手册》（Jake VanderPlas 著）：结合 Python 语言，介绍了数据科学的常用工具和方法，包括数据处理、可视化、机器学习等。

参考资料

• 周志华. 机器学习[M]. 清华大学出版社, 2016.
• Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville. 深度学习[M]. 人民邮电出版社, 2017.
• Sebastian Raschka. Python 机器学习[M]. 机械工业出版社, 2017.
• Andrew Ng. Machine Learning [Online Course]. Coursera.
• Kaggle. Machine Learning Microcourses [Online Course]. Kaggle.
• LeCun Y, Bottou L, Bengio Y, et al. Gradient-based learning applied to document recognition[J]. Proceedings of the IEEE, 1998, 86(11): 2278-2324.
• He K, Zhang X, Ren S, et al. Deep Residual Learning for Image Recognition[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016: 770-778.
• Vaswani A, Shazeer N, Parmar N, et al. Attention Is All You Need[C]//Advances in Neural Information Processing Systems. 2017: 5998-6008.