bcaitech1/p4-dkt-no_caffeine_no_gain

No-Caffeine-No-Gain's Deep Knowledge Tracing (DKT)

📝 No Caffeine No Gain

프로젝트 기간 : 2021.05.24 ~ 2021.06.15

프로젝트 주제 : Deep Knowledge Tracing

[목차]

• [Deep Knowledge Tracing 소개]
• [Installation]
  • Dependencies
• [Usage]
  • Dataset
  • Train
  • Inference
  • Arguments
• [File Structure]
  • LSTM
  • LSTMATTN
  • BERT
  • LGBM
  • SAINT
  • LastQuery
  • TABNET
• [Input CSV File]
• [Feature]
• [Contributors]
• [Collaborative Works]
  • 📝 Notion
• [Reference]
  • Papers
  • Dataset

[Deep Knowledge Tracing 소개]

DKT는 Deep Knowledge Tracing의 약자로 우리의 "지식 상태"를 추적하는 딥러닝 방법론입니다.

대회에서는 학생 개개인의 이해도를 가리키는 지식 상태를 예측하는 일보다는, 주어진 문제를 맞출지 틀릴지 예측하는 것에 집중합니다.

[Installation]

Dependencies

• torch
• pandas
• sklearn
• pycaret
• tqdm
• wandb
• easydict
• pytorch-tabnet

pip install -r requirements.txt

[Usage]

Dataset

학습에 필요한 데이터를 만들기 위해 두 개의 .py 파일을 순차적으로 실행해야 합니다.

$ p4-dkt-no_caffeine_no_gain# python make_elapsed.py
$ p4-dkt-no_caffeine_no_gain# python make_fixed_data.py

Train

모델을 학습하기 위해서는 train.py 를 실행시킵니다.

아래 Arguments 에 있는 argument 중 필요한 argumet 를 바꿔 사용하면 됩니다.

$ p4-dkt-no_caffeine_no_gain# python train.py

총 7가지의 모델을 선택할 수 있습니다.

• TABNET
• LASTQUERY
• SAINT
• LGBM
• BERT
• LSTMATTN
• LSTM

Inference

학습된 모델로 추론하기 위해서는 inference.py 를 실행시킵니다.

필요한 argument 는 —-model_name 과 —-model_epoch 입니다.

$ p4-dkt-no_caffeine_no_gain# python inference.py --model_name "학습한 모델 폴더 이름" --model_epoch "사용하고픈 모델의 epoch"

Arguments

train 과 inference 에서 필요한 argument 입니다.

# Basic
--model: model type (default:'lstm')
--scheduler: scheduler type (default:'plateau')
--device: device to use (defualt:'cpu')
--data_dir: data directory (default:'/opt/ml/input/data/train_dataset')
--asset_dir: asset directory (default:'asset/')
--train_file_name: train file name (default:'add_FE_fixed_train.csv')
--valid_file_name: validation file name (default:'add_FE_fixed_valid.csv')
--test_file_name: test file name (default:'add_FE_fixed_test.csv')
--model_dir: model directory (default:'models/')
--num_workers: number of workers (default:1)
--output_dir: output directory (default:'output/')
--output_file: output file name (default:'output')
--model_name: model folder name (default:'')
--model_epoch: model epoch to use (default:1)

# Hyperparameters
--seed: random state (default:42)
--optimizer: optimizer type (default:'adamW')
--max_seq_len: max sequence length (default:20)
--hidden_dim: hidden dimension size (default:64)
--n_layers: number of layers (default:2)
--n_epochs: number of epochs (default:20)
--batch_size: batch size (default:64)
--lr: learning rate (default:1e-4)
--clip_grad: clip grad (default:10)
--patience: for early stopping (default:5)
--drop_out: drop out rate (default:0.2)
--dim_div: hidden dimension dividor in model to prevent too be large scale (default:3)

# Transformer
--n_heads: number of heads (default:2)
--is_decoder: use transformer decoder (default:True)

# TabNet
--tabnet_pretrain: Using TabNet pretrain (default:False)
--use_test_to_train: to training includes test data (default:False)
--tabnet_scheduler: TabNet scheduler (default:'steplr')
--tabnet_optimizer: TabNet optimizer (default:'adam')
--tabnet_lr: TabNet learning rate (default:2e-2)
--tabnet_batchsize: TabNet batchsize (default:16384)
--tabnet_n_step: TabNet n step(not log step) (default:5)
--tabnet_gamma: TabNet gamma (default:1.7)
--tabnet_mask_type: TabNet mask type (default:'saprsemax')
--tabnet_virtual_batchsize: TabNet virtual batchsize (default:256)
--tabnet_pretraining_ratio: TabNet pretraining ratio (default:0.8)

# Sliding Window
--window: Using Sliding Window augmentation (default:False)
--shuffle: shuffle Sliding Window (default:False)
--stride: Sliding Window stride (default:20)
--shuffle_n: Shuffle times (default:1)

# T-Fixup
--Tfixup: Using T-Fixup (default:False)
--layer_norm: T-Fixup with layer norm (default:False)

# Pseudo Labeling
--use_pseudo: Using Pseudo Labeling (default:False)
--pseudo_label_file: file path for Pseudo Labeling (default:'')

# log
--log_steps: print log per n steps (default:50)

# wandb
--use_wandb: if you want to use wandb (default:True)

[File Structure]

전체적인 File Structure 입니다.

code
├── README.md
├── .gitignore
├── args.py
├── make_custom_data
│   ├── make_elapsed.py - time 관련 feature 생성
│   ├── make_fixed_data.py - user 정답률 기반으로 valid 생성
│   └── make_original_fixed_data.py - shuffle해서 valid 생성
│
├── dkt
│   ├── criterion.py
│   ├── dataloader.py
│   ├── metric.py
│   ├── model.py
│   ├── optimizer.py
│   ├── scheduler.py
│   ├── trainer.py
│   └── utils.py
├── ensemble.py
├── inference.py
├── requirements.txt - dependencies
└── train.py

LSTM

• sequence data를 다루기 위한 LSTM 모델입니다.

• 구현

  model.py
  ├── class LSTM
  │   ├── init()
  └── └── forward() : return predicts
  
  args.py
  ├── args.max_seq_len(default : 20)
  ├── args.n_layers(default : 2)
  ├── args.n_heads(default : 2)
  └── args.hidden_dim(default : 64)
  

LSTMATTN

• LSTM 모델에 Self-Attention을 추가한 모델입니다.

• 구현

  model.py
  ├── class LSTMATTN
  │   ├── init()
  └── └── forward() : return predicts
  
  args.py
  ├── args.max_seq_len(default : 20)
  ├── args.n_layers(default : 2)
  ├── args.n_heads(default : 2)
  └── args.hidden_dim(default : 64)
  

BERT

• Huggingface 에서 BERT 구조를 가져와서 사용합니다. 다만, pre-trained 모델이 아니기 때문에 Transformer-encoder 와 같습니다.

• 현재 모델에서는 bert_config 의 is_decoder 를 True 로 주어 Transformer-decoder 로 사용하고 있습니다.

• 구현

  model.py
  ├── class Bert
  │   ├── init()
  └── └── forward() : return predicts
  
  args.py
  ├── args.max_seq_len(default : 20)
  ├── args.n_layers(default : 2)
  ├── args.n_heads(default : 2)
  ├── args.is_decoder(default : True)
  └── args.hidden_dim(default : 64)
  

LGBM

• tabular data에서 좋은 성능을 보이는 Machine Learning 모델입니다.

• 구현

  model.py
  ├── class LGBM
  │   ├── init()
  └── └── fit() : return trained model
  

SAINT

• Kaggle Riiid AIEd Challenge 2020의 Host가 제시한 solution 입니다.

• Transformer와 비슷한 구조의 모델로 Encoder와 Decoder를 가지고 있습니다.

• 인코더는 feature 임베딩 스트림에 self-attention 레이어를 적용하고 디코더에서 self-attention 레이어와 인코더-디코더 attention 레이어를 응답 임베딩과 인코더의 출력 스트림에 번갈아 적용하는 구조입니다.

• Paper Review : [Saint 모델 분석]

• 구현

  model.py
  ├── class Saint
  │   ├── init()
  └── └── forward() : return predicts
  
  args.py
  ├── args.max_seq_len(default : 20)
  ├── args.n_layers(default : 2)
  ├── args.n_heads(default : 2)
  └── args.hidden_dim(default : 64)
  

LastQuery

• Kaggle Riiid AIEd Challenge 2020의 1st place solution입니다.

• transformer encoder의 입력으로 sequence의 마지막 query만 사용하여 시간복잡도를 줄이고, encoder의 output을 LSTM에 넣어 학습하는 방식의 모델입니다.

• Paper Review : [Last Query Transformer RNN for knowledge tracing 리뷰]

• 구현

  model.py
  ├── class LastQuery
  │   ├── init()
  └── └── forward() : return predicts
  
  args.py
  ├── args.max_seq_len(default : 20)
  ├── args.n_layers(default : 2)
  ├── args.n_heads(default : 2)
  ├── args.hidden_dim(default : 64)
  └── args.Tfixup(default : False)
  

TABNET

• tabular data에서 ML모델보다 더 우수한 성능을 보이는 Deep-learning model입니다.

• data에서 Sparse instance-wise feature selection을 사용하여 자체적으로 중요한 feature 선별해낸 후 학습하는 방식을 사용하며, feature 선별시 non-linear한 processing을 사용하여 learning capacity를 향상시킵니다.

• Sequential한 multi-step architecture를 가지고있으며, feature masking으로 Unsupervised 학습도 가능합니다.

• Paper Review : [Tabnet 논문 리뷰]

• 구현

  model.py
  ├── class TabNet
  │   ├── TabNetPreTrainer
  │   ├── TabNetClassifier
  │   ├── get_scheduler()
  │   ├── get_optimizer()
  └── └── forward() : return models
  
  trainer.py
  ├── tabnet_run(args, train_data, valid_data)
  ├── get_tabnet_model(args)
  └── tabnet_inference(args, test_data)
  
  train.py
  └── tabnet_run()
  
  args.py
  ├── args.tabnet_pretrain(default : False)
  ├── args.use_test_to_train(default : False)
  ├── args.tabnet_scheduler(default:'steplr')
  ├── args.tabnet_optimizer(default:'adam')
  ├── args.tabnet_lr(default:2e-2)
  ├── args.tabnet_batchsize(default:16384)
  ├── args.tabnet_n_step(default:5)
  ├── args.tabnet_gamma(default:1.7)
  ├── args.tabnet_mask_type(default:'saprsemax')
  ├── args.tabnet_virtual_batchsize(default:256)
  └── args.tabnet_pretraining_ratio(default:0.8)
  

[Input CSV File]

데이터는 아래와 같은 형태이며, 한 행은 한 사용자가 한 문항을 풀었을 때의 정보와 그 문항을 맞췄는지에 대한 정보가 담겨져 있습니다. 데이터는 모두 Timestamp 기준으로 정렬되어 있습니다.

• userID 사용자의 고유번호입니다. 총 7,442명의 고유 사용자가 있으며, train/test셋은 이 userID를 기준으로 90/10의 비율로 나누어졌습니다.
• assessmentItemID 문항의 고유번호입니다. 총 9,454개의 고유 문항이 있습니다.
• testId 시험지의 고유번호입니다. 문항과 시험지의 관계는 아래 그림을 참고하여 이해하시면 됩니다. 총 1,537개의 고유한 시험지가 있습니다.

• answerCode 사용자가 해당 문항을 맞췄는지 여부에 대한 이진 데이터이며 0은 사용자가 해당 문항을 틀린 것, 1은 사용자가 해당 문항을 맞춘 것입니다.
• Timestamp 사용자가 해당문항을 풀기 시작한 시점의 데이터입니다.
• KnowledgeTag 문항 당 하나씩 배정되는 태그로, 일종의 중분류 역할을 합니다. 태그 자체의 정보는 비식별화 되어있지만, 문항을 군집화하는데 사용할 수 있습니다. 912개의 고유 태그가 존재합니다.

[Feature]

elapsed: 유저가 문제를 푸는데에 소요한 시간

time_bin: 문제를 푼 시간대(아침, 점심, 저녁, 새벽)

classification: 대분류(학년)

paperNum: 시험지 번호

problemNum: 문제 번호

user_total_acc: 유저의 총 정답률

test_acc: 각 시험지의 평균 정답률

assessment_acc: 각 문제의 평균 정답률

tag_acc: 각 태그의 평균 정답률

total_used_time: 유저가 하나의 시험지를 다 푸는데에 소요한 시간

past_correct: 유저별 과거 맞춘 문제의 수

past_content_count: 유저-문제별 과거에 동일 문제를 만난 횟수

correct_per_hour: 시간(hours)별 정답률

same_tag: 동일 태그를 연속으로 풀었는지 유무(T/F)

cont_tag: 연속으로 푼 동일 태그 개수(0~)

etc...

[Contributors]

• 정희석 (Heeseok-Jeong)
• 이애나 (Anna-Lee)
• 이창우 (changwoomon)
• 안유진 (dkswndms4782)
• 선재우 (JAEWOOSUN)

[Collaborative Works]

Gitflow 브랜치 전략

→ 92개의 Commits, 26개의 Pull Requests

Github issues & projects 로 일정 관리

→ 28개의 Issues

→ Modeling Project 에서 관리

Notion 실험노트로 실험 공유

→ 39개의 실험노트

Notion 제출기록으로 제출 내역 공유

→ 155개의 제출기록

📝 Notion

피어들의 Ground Rule, 실험노트, 피어세션 등 한달 간의 행보를 확인하시려면 다음 링크를 클릭하세요.

• LINK : DKT-10조-No_Caffeine_No_Gain

[Reference]

Papers

• Deep Knowledge Tracing (Piech et al., arXiv 2015)
• Last Query Transformer RNN for Knowledge Tracing (Jeon, S., arXiv 2021)
• Towards an Appropriate Query, Key, and Value Computation for Knowledge Tracing (Choi et al., arXiv 2021)
• How to Fine-Tune BERT for Text Classification? (Sun et al., arXiv 2020)
• Improving Transformer Optimization Through Better Initialization (Huang et al., ICML 2020)

Dataset

• i-Scream edu Dataset