论文阅读：Neural Image Caption Generation with Visual Attention

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　　作者在同一个framework下提出两种基于attention的image caption generators：一种是可以通过标准的BP进行训练的soft attention，另一种是通过最大化变分下界或增强学习来训练的hard attention(“hard”stochastic attention mechanism trainable by maximizing an approximate variational lower bound or equivalently by REINFORCE ）。

　　两者的主要区别体现于后面定义的Φ函数上。

模型细节

编码器

　　编码器使用一个CNN，用一张图片作为输入，输出一个1-of-K的词序列。


　　为了保持从CNN提取出的特征向量和原图像的对应关系，作者没有从最后的全连接层提取特征，而是从相对低的卷积层中提取特征，提取出的L个特征被操作为annotation vectors，每一个vector都是D维的，即


　　

解码器

主要使用一个LSTM作为解码器。LSTM的cell结构如图。



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在这些equations中，context vector zt→是输入图像的relevant part在t时刻的动态表达，是以annotation vectors为输入通过Φ函数计算得出的。

在hard attention模型中，对每一个annotation vector ai→所对应的图像中的location i，模型会产生一个非负权值αi，可以被视为location i是用来产生下一个word的relevant part的概率（soft版本的attention基本沿用Bahdanau et al.(2014)）。αi通过 attention model fatt 计算得到，fatt是一个基于前一时刻的hidden state ht−1 的MLP（Multilayer perceptron），也就是说，这一时刻模型会“看”向哪里取决于之前已经产生的词序列。具体计算方法如下：



LSTM的初始的memory state（或称cell state）和hidden state通过两个独立的以annotation vectors均值为输入的MLP估计所得。



作者使用deep output layer（Pascanu et al.,2014）来计算输出单词的概率。

Stochastic “Hard” Attention

基本看不懂。。。

大致说定义一个目标函数Ls，本质是一个log概率的变分下界（variational lower bound on the marginal log-likelihood）；learning rule 曾在Bahdanau et al.(2014)）中被提到与

Williams,  Ronald  J.    Simple  statistical  gradient-following  algorithms  for  connectionist  reinforcement  learning

中的REINFORCE learning rule 等价。

Deterministic “Soft” Attention

　　定义一个location variable st，用来表示当模型在产生第t个词时attention focus的位置。st,i 是一个one-hot的indicator，当i-th location（out of L）被用来提取视觉特征时它的对应位就会被置为1。

　　hard version需要在每一时刻对st进行采样导致目标函数不可导。而soft attention 则直接获取context vector zt→的期望

　　


则

　　ϕ({ai→},{αi})=∑Liαiai→

整个模型是连续可导的。

还有另一种理解方法，牵扯到hard version的数学理论，基本没看懂，PASS。

　　作者对soft attention提出一种名为 doubly stochastic attention的改进。因为式（5）我们很容易能知道∑Liαti=1，与此同时作者约束∑tαti≈1，这意味着促使模型在整个生成image caption过程中的不同时刻对输入图片的所有L个部分倾注相同的注意力，即对任意i-th location，它在整个T内获得的attention权重总和都约等于1。在实验部分这被证实能够定量提高模型分数以及定性提升caption的丰富度和区别度。

　　另外增加一个gating scalar β，则模型更新为:

　　ϕ({ai→},{αi})=β∑Liαiai→

其中：

　　βt=σ(fβ(ht−1))

加入这一标量之后模型会把更多的注意力图片中的objects上。

总体来说，改进后的模型的目标函数如下：



后面就是实验结果和结论了。