4.1. Классификация отзывов к фильмам 137
•Векторная регрессия (vector regression) — задача, в которой цель является набором чисел, лежащих на непрерывной числовой прямой, например регрессия по нескольким значениям (таким как координаты прямоугольника, ограничивающего изображение).
•Пакет, или мини-пакет (batch, или mini-batch), — небольшой набор образцов (обычно от 8 до 128), обрабатываемых моделью одновременно. Число образцов часто является степенью двойки для более эффективного использования памяти GPU. В процессе обучения один мини-пакет используется в градиентном спуске для вычисления одного изменения весов модели.
К.концу.этой.главы.вы.научитесь.использовать.нейронные.сети.для.решения. таких.задач,.как.классификация.и.регрессия.по.векторным.данным..После.этого.вы.будете.готовы.приступить.к.изучению.более.строгой.теории.машинного. обучения.в.главе.5.
4.1. КЛАССИФИКАЦИЯ ОТЗЫВОВ К ФИЛЬМАМ: ПРИМЕР БИНАРНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ
Классификация.по.двум.классам,.или.бинарная.классификация,.является.едва.ли. не.самой.распространенной.задачей.машинного.обучения..В.этом.примере.вы. научитесь.классифицировать.отзывы.к.фильмам.на.положительные.и.отрицательные,.опираясь.на.текст.отзывов.
4.1.1. Набор данных IMDB
Вы.будете.работать.с.набором.данных.IMDB:.множеством.из.50.000.самых.раз- ных.отзывов.к.кинолентам.в.интернет-базе.фильмов.(Internet.Movie.Database).. Набор.разбит.на.25.000.обучающих.и.25.000.контрольных.отзывов,.каждый. набор.на.50.%.состоит.из.отрицательных.и.на.50.%.из.положительных.отзывов.
Подобно.MNIST,.набор.данных.IMDB.поставляется.в.составе.Keras..Он.уже. готов.к.использованию:.отзывы.(последовательности.слов).преобразованы.в.последовательности.целых.чисел,.каждое.из.которых.определяет.позицию.слова. в.словаре..Это.позволит.нам.сосредоточиться.на.конструировании.моделей,.их. обучении.и.оценке..В.главе.11.вы.узнаете,.как.использовать.необработанные. текстовые.данные.с.нуля.
138 Глава 4. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия
Код.в.листинге.4.1.загружает.набор.данных.(при.первом.запуске.на.ваш.компьютер.будет.загружено.примерно.80.Мбайт.данных).
Листинг 4.1. Загрузка набора данных IMDB
from tensorflow.keras.datasets import imdb
(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data( num_words=10000)
Аргумент.num_words=10000 .означает,.что.будет.сохранено.только.10.000.слов,. наиболее.часто.встречающихся.в.обучающем.наборе.отзывов..Редкие.слова.будут. отброшены..Это.позволит.вам.работать.с.вектором.управляемого.размера..Если. не.установить.данный.предел,.то.модели.придется.столкнуться.с.88.585.уникаль- ными.словами.—.это.слишком.много..Многие.из.них.встречаются.только.в.одном. образце.и.поэтому.не.несут.полезной.информации.для.классификации.
Переменные.train_data.и.test_data.—.это.списки.отзывов;.каждый.отзыв.—.это. список.индексов.слов.(кодированное.представление.последовательности.слов).. Переменные.train_labels.и.test_labels.—.это.списки.нулей.и.единиц,.где.нули. соответствуют.отрицательным.отзывам,.а.единицы.—.положительным:
>>> train_data[0]
[1, 14, 22, 16, ... 178, 32]
>>> train_labels[0] 1
Поскольку.мы.ограничили.себя.10.000.наиболее.употребительных.слов,.в.наборе. отсутствуют.индексы.больше.10.000:
>>> max([max(sequence) for sequence in train_data]) 9999
Чтобы.вам.было.понятнее,.в.листинге.4.2.показан.пример.декодирования.одного. из.отзывов.в.последовательность.слов.на.английском.языке.
Листинг 4.2. Декодирование отзыва обратно в текст
word_index = imdb.get_word_index() reverse_word_index = dict(
[(value, key) for (key, value) in word_index.items()]) decoded_review = ' '.join(
[reverse_word_index.get(i - 3, '?') for i in train_data[0]])
Декодирование отзыва. Обратите внимание, что индексы |
Получить обратное |
смещены на 3, потому что индексы 0, 1 и 2 зарезервированы |
представление словаря, |
для слов padding (отступ), start of sequence (начало |
отображающее индексы в слова |
последовательности) и unknown (неизвестно) |
|
4.1.Классификация отзывов к фильмам 139
4.1.2.Подготовка данных
Нельзя.передать.списки.целых.чисел.непосредственно.в.нейронную.сеть..Все. они.имеют.разную.длину,.тогда.как.нейронная.сеть.ожидает.получить.для.обработки.согласованные.пакеты.данных..Поэтому.мы.должны.преобразовать.их. в.тензоры..Сделать.это.можно.двумя.способами:
.привести.все.списки.к.одинаковой.длине,.преобразовать.их.в.тензоры.целых. чисел.с.формой.(образцы,.максимальная_длина).и.затем.передать.их.в.первый. слой.модели,.способный.обрабатывать.такие.целочисленные.тензоры.(слой. Embedding,.о.котором.подробнее.мы.поговорим.далее.в.этой.книге);
.выполнить.прямое кодирование.списков.в.векторы.нулей.и.единиц..Это.может. означать,.например,.преобразование.последовательности.[8,.5].в.10.000-мер- ный.вектор,.все.элементы.которого.содержат.нули,.кроме.элементов.с.индексами.8.и.5,.которые.содержат.единицы..Затем.их.можно.передать.в.первый. слой.сети.типа.Dense,.способный.обрабатывать.векторизованные.данные. с.вещественными.числами.
Мы.пойдем.по.второму.пути,.с.векторизованными.данными,.которые.для.лучшего.понимания.предмета.создадим.вручную.
Листинг 4.3. Кодирование последовательностей целых чисел в бинарную матрицу
import numpy as np |
|
Создание матрицы с формой |
|
|
|||
def vectorize_sequences(sequences, dimension=10000): |
|
(len(sequences), dimension), |
|
results = np.zeros((len(sequences), dimension)) |
|
|
заполненной нулями |
|
|
||
for i, sequence in enumerate(sequences): |
|
|
|
Запись единицы в элемент |
|
for j in sequence: |
|
|
|
||
|
|
|
с данным индексом |
||
results[i, j] = 1. |
|
|
|
||
|
|
|
|
||
return results |
|
|
Векторизованные |
||
|
|
||||
x_train = vectorize_sequences(train_data) |
|
|
|||
|
|
обучающие данные |
|||
x_test = vectorize_sequences(test_data) |
|
|
|
||
|
|
Векторизованные |
|||
|
|
|
|||
|
|
|
контрольные данные |
||
Вот.как.теперь.выглядят.образцы:
>>> x_train[0]
array([ 0., 1., 1., ..., 0., 0., 0.])
Нам.также.нужно.векторизовать.метки,.что.делается.очень.просто:
y_train = np.asarray(train_labels).astype('float32') y_test = np.asarray(test_labels).astype('float32')
Теперь.данные.готовы.к.передаче.в.нейронную.сеть.
140 Глава 4. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия
4.1.3. Конструирование модели
Входные.данные.представлены.векторами,.а.метки.—.скалярами.(единицами. и.нулями):.это.самый.простой.набор.данных,.какой.можно.встретить..С.задачами.подобного.вида.прекрасно.справляются.модели,.организованные.как.простой. стек.полносвязных.(Dense).слоев.с.операцией.активации.relu.
В.отношении.такого.стека.слоев.Dense .требуется.принять.два.важных.архитектурных.решения:
. сколько.слоев.использовать;
.сколько.скрытых.нейронов.выбрать.для.каждого.слоя.
В.главе.5.вы.познакомитесь.с.формальными.принципами,.помогающими.сделать.правильный.выбор..А.пока. вам.остается.только.довериться.мне:
.мы.возьмем.два.промежуточных.слоя.с.16.нейронами. в.каждом;
.третий.слой.будет.выводить.скалярное.значение.—. оценку.направленности.текущего.отзыва.
На.рис..4.1.показано,.как.выглядит.модель..Реализация. этой.модели.с.использованием.Keras.отражена.в.ли- стинге.4.4.—.она.напоминает.пример.MNIST,.который. мы.видели.раньше.
Листинг 4.4. Определение модели
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
model = keras.Sequential([ layers.Dense(16, activation="relu"), layers.Dense(16, activation="relu"), layers.Dense(1, activation="sigmoid")
])
Рис. 4.1. Трехслойная модель
Первым .аргументом .каждому .слою .Dense .передается .количество .нейронов.
в.этом.слое:.размерность.пространства.представления.слоя..Как.рассказывалось.
в.главах.2.и.3,.каждый.такой.слой.Dense.с.функцией.активации.relu .реализует. следующую.цепочку.тензорных.операций:
output = relu(dot(input, W) + b)
Наличие .16 .нейронов .означает, .что .весовая .матрица .W .будет .иметь .форму. (input_dimension, 16):.скалярное.произведение.на.W .спроецирует.входные. данные.в.16-мерное.пространство.представлений.(затем.будет.произведено. сложение.с.вектором.смещений.b .и.выполнена.операция.relu)..Размерность.
4.1. Классификация отзывов к фильмам 141
пространства.представлений.можно.интерпретировать.как.«степень.свободы. модели.при.изучении.внутренних.представлений»..Большее.количество.скрытых.нейронов.(большая.размерность.пространства.представлений).позволяет. модели.обучаться.на.более.сложных.представлениях,.но.при.этом.увеличивается.вычислительная.стоимость.модели,.что.может.привести.к.выявлению. нежелательных.шаблонов.(которые.могут.повысить.качество.классификации. обучающих.данных,.но.не.контрольных).
Промежуточному.слою.понадобится.операция.relu .в.качестве.функции.активации,.а.последний.слой.будет.использовать.сигмоидную.функцию.активации. и.выводить.вероятность.(оценку.вероятности,.между.0.и.1,.того,.что.образец. относится.к.классу.1,.то.есть.насколько.он.близок.к.положительному.отзыву)..
Функция.relu .(rectified.linear.unit.—.блок.линейной.ректификации).использу- ется.для.преобразования.отрицательных.значений.в.ноль.(рис..4.2),.а.сигмоидная. функция.рассредоточивает.произвольные.значения.по.интервалу.[0,.1].(рис..4.3),. возвращая.значения,.которые.можно.интерпретировать.как.вероятность.
Рис. 4.2. Функция блока линейной ректификации
Наконец,.нужно.выбрать.функцию.потерь.и.оптимизатор..Так.как.перед.нами. стоит.задача.бинарной.классификации.и.результатом.работы.модели.является. вероятность.(наша.модель.заканчивается.слоем.с.единственным.нейроном.и.сигмоидной.функцией.активации),.предпочтительнее.использовать.функцию.потерь. binary_crossentropy..Это.не.единственный.приемлемый.выбор:.можно.также. задействовать,.например,.mean_squared_error..Однако.перекрестная.энтропия. обычно.предпочтительнее,.когда.результатами.работы.моделей.являются.вероятности..Перекрестная энтропия.(crossentropy).—.это.термин.из.области.теории.
142 Глава 4. Начало работы с нейронными сетями: классификация и регрессия
информации,.обозначающий.меру.расстояния.между.распределениями.вероят- ностей,.или.в.данном.случае.—.между.фактическими.данными.и.предсказаниями.
Рис. 4.3. Сигмоидная функция
ЧТО ТАКОЕ ФУНКЦИИ АКТИВАЦИИ И ЗАЧЕМ ОНИ НУЖНЫ
Без функции активации, такой как relu (также называемой фактором нелинейности), слой Dense будет состоять из двух линейных операций — скалярного произведения и сложения:
output = dot(W, input) + b
Такой слой сможет обучаться только на линейных (аффинных) преобразованиях входных данных: пространство гипотез слоя было бы совокупностью всех возможных линейных преобразований входных данных в 16-мерное пространство. Такое пространство гипотез слишком ограниченно, и наложение нескольких слоев представлений друг на друга не приносило бы никакой выгоды, потому что глубокий стек линейных слоев все равно реализует линейную операцию: добавление новых слоев не расширяет пространства гипотез.
Чтобы получить доступ к более обширному пространству гипотез, дающему дополнительные выгоды от увеличения глубины представлений, необходимо применить нелинейную функцию, или функцию активации. Функция активации relu — самая популярная в глубоком обучении, однако на выбор имеется еще несколько функций активации с немного странными на первый взгляд именами: prelu, elu и т. д.