ANN之乘积量化PQ

本文主要是介绍ANN之乘积量化PQ，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、何为乘积量化

乘积量化（Product Quantization）简称 PQ。是和VLAD算法由法国INRIA实验室一同提出来的，为的是加快图像的检索速度，所以它是一种检索算法。现有的检索算法存在一些弊端，如 kd树不适合维度高的数据，哈希（LSH）适用中小数据集，而乘积量化这类方法，内存占用更小、数据动态增删更方便。

乘积量化的核心思想是分段（划分子空间）和聚类，然后进行最近邻搜索。

二、算法流程

PQ系列的算法流程分三个阶段：训练、量化、查询

2.1 训练

分段：假设样本向量维度D=64，PQ算法会先将原始的D维向量分成M段，假设M=8，那么一个原始向量就被分成8段，每段的子维度subD=8。
聚类：对训练集的每段分别进行 k-means 聚类，聚成K个类，这里假设K=256。那么每段都会有 256个聚类中心向量，这个中心向量的维度=D/M=8，每个聚类中心用一个 clusterID表示，如0-255。

2.2 量化

上面的训练结束后，对于训练集中的每个样本，已经可以量化成一个 M 维的短向量，其中每个元素是该子段所属的类中心编号，如量化向量=[18, 130, 241, 3, 90, 45, 32, 9]。对于新的待添加的样本向量：

进行相同方式的切分，划分成 M 段
每段在各自的子空间里寻找最近的类中心，然后用最近的类中心编号进行编码。最终得到一个 M 维的短向量。

最终一个原始向量就可以用每段子向量所属的 M个clusterID来表示，这M个clusterID也叫做码本，其所能表示的样本空间量级为 $K^M$ ，也就是 M 个码本的笛卡尔积，这也是乘积量化中”乘积“的由来。

可见这种量化方式可以表示非常大的空间，但具体 K 值和M值如何选择？还要根据具体情况进行平衡。论文中作者也做了相关测试，目前业界更多的采用 M=8，K=256的做法，权衡占用空间以及误差。
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这样做相当于对原始向量进行压缩，大大节省了内存空间。假设原来一维向量是256维，每个float是4个字节，则一个向量消耗256*4=1024 个字节空间。现在压缩为8维，每个数字范围是 0-255（假设总共聚成256个类），则每个数字只占一个字节，压缩后的8维向量只需要8个字节空间，和原来相比节省了 1024/8=128 倍的内存空间。

2.3 查询

在查询阶段，PQ同样是在计算查询样本与dataset中各个样本的距离，只不过这种距离的计算转化为间接近似的方法来获得。PQ乘积量化方法在计算距离的时候，有两种距离计算方式，一种是对称距离SDC，另外一种是非对称距离ADC。非对称距离的损失小(也就是更接近真实距离)，实际中也经常采用这种距离计算方式。
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对称距离计算：上图中左图是对称距离计算，直接使用两个原始向量 x 和 y 的编码后的短向量 q(x) 和 q(y)进行距离计算。而q(x),q(y)之间的距离可以离线计算，因此可以把q(x),q(y)之间的距离制作成查找表，只要按照压缩向量的索引值进行对应的查找就可以了，所以速度非常快，但同时也放大了误差；
非对称距离计算：上图中右图是非对称距离计算，它增加了一些计算开销，但是误差更小更准确，所以通常采用这种方式。具体步骤为：

首先将查询向量按相同方式分成 M 段
每段分别和该段的 K 个类中心向量计算距离，则一共可以得到 M*K 个距离，简称距离表，其中每行表示 M 个距离
遍历样本库中的候选向量，根据距离表，计算与查询向量的距离和
根据3算出的距离和，返回 topk 个距离最接近的样本
二次搜索，可以根据4返回的 topk 近似样本，再按照 query 和 topk对应的原始向量进行暴力匹配，提高 topk里排序的准确率

假设候选库中的某个样本编码后的短向量为 doc_i=[3, 2, 256, 3, 90, 45, 32, 1]，那么根据距离表，doci和查询向量的距离= Dist3_1 + Dist2_2 + Dist256_3 + … + Dist1_8

2.4 IVFPQ

在PQ的场景下，我们要进行检索找出Top K临近的样本的话，时间复杂度是 O(N * M)
，因为我们还是要计算出当前样本空间下，查询向量X与所有样本Y的距离。PQ只是单纯的压缩算法，检索场景直接用PQ还是复杂度有点高。这时候就需要用到 IVFPQ 了。

上面的查询中是对所有的候选样本进行距离计算，其实是做了非常多的无用功，没有必要遍历所有候选样本，完全可以先筛选出一个有潜力的范围，然后在这个范围里进行遍历计算距离。那么如何选出这个有潜力的范围呢？最常用的做法就是聚类+倒排。聚类过程可以离线进行，通过聚类后构建当前类别下所有样本的倒排，在查询的时候只需要和 K 个聚类中心进行比较即可，先找到最 match的聚类中心，然后再和这个类别下的所有样本进行距离匹配，大大缩小了暴力匹配范围。所谓 IVF 就是 Inverted File System，即倒排系统。

思想上是这样，不过 IVFPQ 在实现上有点不同：

首先们使用kmeans将所有的候选样本，先进行一次粗粒度的聚类，比如聚成K个类，每个类别有一个自己的聚类中心。这时候我们知道每个样本原始向量 y 及它所属的聚类中心向量 C(y)，但是量化的时候，不是在原始向量 y 上做量化，而是在 y和 c(y)的残差向量y-c(y)上做量化

为什么用残差向量做量化？仔细想一下，样本y和其所属的聚类中心向量 c(y)肯定是距离比较小的，那么其残差一定是很小的。如原始样本向量y=[8, 9, 10]，其聚类中心是[7.5, 8.5, 9.5]，则残差就是 y-cy=[0.5, 0.5, 0.5]。不难发现残差向量相比原始向量y，其每个值的值域要小很多，值域小的话量化误差就会更小，因为kmeans聚类时引起的误差会更小。

综上 IVFPQ 的构建过程如下图所示：
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在查询的时候，流程就变成了：

首先对 query向量 x 计算出其所属的距离中心，比如属于 c1 这个类
计算 query 向量 x 和 c1 类中心向量的残差向量 x - c1，然后进行PQ量化，压缩为 M 维的短向量 x’
计算 c1 这个类下量化后的向量和 x’ 进行距离计算，计算方式见上面的 ADC非对称距离法。这时候待检索的向量个数就是 c1这个类下的样本数，而不是全量样本空间
精确查找：3之后会找出 topk条相似，然后在这 topK里再进行暴力计算，进行精确查找，这时候可以用原始向量进行匹配，找出topM条作为最终结果。具体的 K和M怎么定，要根据业务情况和线上实验结果来定。

下图描述了整个倒排构建和基于 ADC 的检索过程：
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