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引言
在机器翻译和其他自然语言处理领域，Teacher Forcing 算法是最常用的神经网络训练方法之一。这种方法因其在促进学习方面的有效性而被广泛使用。在本文中，我们将深入探讨Teacher Forcing 成为热门选择的原因，并详细介绍如何有效地实施这种算法。
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什么是Teacher Forcing ?
本质上来讲Teacher Forcing 的核心是一种引导和加速模型学习过程的方法，在序列的每一步都为其提供正确的输入，而不是让它根据之前的输出来生成下一步。
在这里，任何一个子问题的错误答案都会导致最终答案的错误，我们就很难分析我们错在哪里，并朝着正确的方向学习。
如果我们有一位老师的支持，即使我们计算出错误的答案，他也会为我们提供子问题的正确输出。这样，我们就有很大的机会得到正确的最终答案，而且还能很容易地分析自己的错误，因为我们现在知道自己是在问题的哪个阶段出错的，从而更好更快地学习。
同样，如果递归神经网络在当前输入step预测到了错误的输出，那么这个错误的输出就会被用作预测下一个输出的输入，同样的情况会在以后的预测中重复出现，这将导致模型做出错误的预测，并遵循错误的学习方向。这将导致模型向全局最优收敛的速度减慢。
如今，构建和训练一个深度学习模型非常容易。一般情况下，我们会让模型处于主导地位，模型可以完全自由地选择任何学习方向，无论其是否对我们的问题用例有用。有一些工具，比如 teacher-forcing技术可以作为我们模型的指导，指引模型正确的学习方向。
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递归神经网络中的Teacher Forcing
在机器学习中，Teacher Forcing的原理完全相同。例如，假设我们要训练一个预测模型，而我们要预测的内容为：Two people reading a book 。
然而，我们的模型在预测第 2 个单词时出了差错，第 1 个和第 2 个预测词分别是 Two 和 birds。
如果没有 Teacher Forcing，我们就会将单词birds反馈给我们的 RNN，作为输入来预测第 3 个单词（也可能预测错误）。 另一方面，如果我们使用 Teacher Forcing技术，我们就会将单词people 作为RNN 的输入来进行第 3 次预测，从而增加第 3 个单词被正确预测的几率。
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优缺点总结
使用Teacher Forcing技术后模型的收敛速度更快。在训练初期，模型的预测结果非常糟糕。如果我们不使用Teacher Forcing，模型的隐藏状态就会被一连串错误的预测所更新，错误就会累积，模型就很难从中学习。
相应的缺点总结如下：
在推理过程中，由于通常没有Ground Truth可用，RNN 模型需要将自己之前的预测反馈给自己，以进行下一次预测。因此，训练和推理之间数据分布存在差异，这可能会导致模型性能不佳和不稳定。这在学术界被称为 Exposure Bias。
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常见问题
Question 1:
既然我们通过 RNN 模型传递整个Ground Truth序列，那么该模型是否有可能 "作弊"，只记住Ground Truth？
Answer 1:
不是。在step_t，模型的输入是step_ t - 1 的Ground Truth，模型的隐藏状态已由Step_1 至 Step_t - 2 的Ground Truth更新。
Question 2:
Teacher Forcing是否在自然语言处理之外使用？
Answer 2:
是的。它可用于任何输出序列的模型，如时间序列预测。
Question 3:
Teacher Forcing是否用于递归神经网络之外？
Answer 3:
是的。它用于其他自回归模型，如 Transformer。
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