דף זה תורגם על ידי Cloud Translation API.
Switch to English

סיווג טקסט עם ביקורות על סרטים

צפה ב- TensorFlow.org הפעל בגוגל קולאב צפה ב- GitHub הורד מחברת ראה מודל רכזת TF

מחברת זו מסווגת ביקורות סרטים כחיוביות או שליליות באמצעות טקסט הביקורת. זוהי דוגמה לסיווג בינארי - או דו כיתתי - סוג חשוב ויישום נרחב של בעיית למידת מכונה.

נשתמש במערך IMDB המכיל טקסט של 50,000 ביקורות סרטים ממאגר הסרטים האינטרנטי . אלה מחולקים ל 25,000 ביקורות לאימון ו- 25,000 ביקורות לבדיקה. מערכי האימון והבדיקה מאוזנים , כלומר מכילים מספר שווה של ביקורות חיוביות ושליליות.

מחברת זו משתמשת ב- tf.keras , ממשק API ברמה גבוהה לבניית והכשרת דגמים ב- TensorFlow וב- TensorFlow Hub , ספרייה ופלטפורמה ללימוד העברה. לקבלת מדריך סיווג טקסט מתקדם יותר באמצעות tf.keras , עיין במדריך סיווג הטקסט של MLCC .

עוד דגמים

כאן תוכל למצוא מודלים אקספרסיביים יותר או ביצועים יותר שבהם תוכל להשתמש כדי ליצור הטמעת טקסט.

להכין

import numpy as np

import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow_datasets as tfds

import matplotlib.pyplot as plt

print("Version: ", tf.__version__)
print("Eager mode: ", tf.executing_eagerly())
print("Hub version: ", hub.__version__)
print("GPU is", "available" if tf.config.list_physical_devices('GPU') else "NOT AVAILABLE")
Version:  2.3.1
Eager mode:  True
Hub version:  0.10.0
GPU is available

הורד את מערך IMDB

מערך ה- IMDB זמין במערכי הנתונים של TensorFlow . הקוד הבא מוריד את מערך ה- IMDB למחשב שלך (או לזמן הריצה של colab):

train_data, test_data = tfds.load(name="imdb_reviews", split=["train", "test"], 
                                  batch_size=-1, as_supervised=True)

train_examples, train_labels = tfds.as_numpy(train_data)
test_examples, test_labels = tfds.as_numpy(test_data)
Downloading and preparing dataset imdb_reviews/plain_text/1.0.0 (download: 80.23 MiB, generated: Unknown size, total: 80.23 MiB) to /home/kbuilder/tensorflow_datasets/imdb_reviews/plain_text/1.0.0...
Shuffling and writing examples to /home/kbuilder/tensorflow_datasets/imdb_reviews/plain_text/1.0.0.incomplete3QPT2N/imdb_reviews-train.tfrecord
Shuffling and writing examples to /home/kbuilder/tensorflow_datasets/imdb_reviews/plain_text/1.0.0.incomplete3QPT2N/imdb_reviews-test.tfrecord
Shuffling and writing examples to /home/kbuilder/tensorflow_datasets/imdb_reviews/plain_text/1.0.0.incomplete3QPT2N/imdb_reviews-unsupervised.tfrecord
Dataset imdb_reviews downloaded and prepared to /home/kbuilder/tensorflow_datasets/imdb_reviews/plain_text/1.0.0. Subsequent calls will reuse this data.

חקור את הנתונים

בואו נקדיש רגע להבין את פורמט הנתונים. כל דוגמה היא משפט המייצג את ביקורת הסרט ותווית תואמת. המשפט לא מעובד בשום צורה שהיא. התווית היא ערך שלם של 0 או 1, כאשר 0 הוא ביקורת שלילית, ו- 1 הוא ביקורת חיובית.

print("Training entries: {}, test entries: {}".format(len(train_examples), len(test_examples)))
Training entries: 25000, test entries: 25000

בואו נדפיס 10 דוגמאות ראשונות.

train_examples[:10]
array([b"This was an absolutely terrible movie. Don't be lured in by Christopher Walken or Michael Ironside. Both are great actors, but this must simply be their worst role in history. Even their great acting could not redeem this movie's ridiculous storyline. This movie is an early nineties US propaganda piece. The most pathetic scenes were those when the Columbian rebels were making their cases for revolutions. Maria Conchita Alonso appeared phony, and her pseudo-love affair with Walken was nothing but a pathetic emotional plug in a movie that was devoid of any real meaning. I am disappointed that there are movies like this, ruining actor's like Christopher Walken's good name. I could barely sit through it.",
       b'I have been known to fall asleep during films, but this is usually due to a combination of things including, really tired, being warm and comfortable on the sette and having just eaten a lot. However on this occasion I fell asleep because the film was rubbish. The plot development was constant. Constantly slow and boring. Things seemed to happen, but with no explanation of what was causing them or why. I admit, I may have missed part of the film, but i watched the majority of it and everything just seemed to happen of its own accord without any real concern for anything else. I cant recommend this film at all.',
       b'Mann photographs the Alberta Rocky Mountains in a superb fashion, and Jimmy Stewart and Walter Brennan give enjoyable performances as they always seem to do. <br /><br />But come on Hollywood - a Mountie telling the people of Dawson City, Yukon to elect themselves a marshal (yes a marshal!) and to enforce the law themselves, then gunfighters battling it out on the streets for control of the town? <br /><br />Nothing even remotely resembling that happened on the Canadian side of the border during the Klondike gold rush. Mr. Mann and company appear to have mistaken Dawson City for Deadwood, the Canadian North for the American Wild West.<br /><br />Canadian viewers be prepared for a Reefer Madness type of enjoyable howl with this ludicrous plot, or, to shake your head in disgust.',
       b'This is the kind of film for a snowy Sunday afternoon when the rest of the world can go ahead with its own business as you descend into a big arm-chair and mellow for a couple of hours. Wonderful performances from Cher and Nicolas Cage (as always) gently row the plot along. There are no rapids to cross, no dangerous waters, just a warm and witty paddle through New York life at its best. A family film in every sense and one that deserves the praise it received.',
       b'As others have mentioned, all the women that go nude in this film are mostly absolutely gorgeous. The plot very ably shows the hypocrisy of the female libido. When men are around they want to be pursued, but when no "men" are around, they become the pursuers of a 14 year old boy. And the boy becomes a man really fast (we should all be so lucky at this age!). He then gets up the courage to pursue his true love.',
       b"This is a film which should be seen by anybody interested in, effected by, or suffering from an eating disorder. It is an amazingly accurate and sensitive portrayal of bulimia in a teenage girl, its causes and its symptoms. The girl is played by one of the most brilliant young actresses working in cinema today, Alison Lohman, who was later so spectacular in 'Where the Truth Lies'. I would recommend that this film be shown in all schools, as you will never see a better on this subject. Alison Lohman is absolutely outstanding, and one marvels at her ability to convey the anguish of a girl suffering from this compulsive disorder. If barometers tell us the air pressure, Alison Lohman tells us the emotional pressure with the same degree of accuracy. Her emotional range is so precise, each scene could be measured microscopically for its gradations of trauma, on a scale of rising hysteria and desperation which reaches unbearable intensity. Mare Winningham is the perfect choice to play her mother, and does so with immense sympathy and a range of emotions just as finely tuned as Lohman's. Together, they make a pair of sensitive emotional oscillators vibrating in resonance with one another. This film is really an astonishing achievement, and director Katt Shea should be proud of it. The only reason for not seeing it is if you are not interested in people. But even if you like nature films best, this is after all animal behaviour at the sharp edge. Bulimia is an extreme version of how a tormented soul can destroy her own body in a frenzy of despair. And if we don't sympathise with people suffering from the depths of despair, then we are dead inside.",
       b'Okay, you have:<br /><br />Penelope Keith as Miss Herringbone-Tweed, B.B.E. (Backbone of England.) She\'s killed off in the first scene - that\'s right, folks; this show has no backbone!<br /><br />Peter O\'Toole as Ol\' Colonel Cricket from The First War and now the emblazered Lord of the Manor.<br /><br />Joanna Lumley as the ensweatered Lady of the Manor, 20 years younger than the colonel and 20 years past her own prime but still glamourous (Brit spelling, not mine) enough to have a toy-boy on the side. It\'s alright, they have Col. Cricket\'s full knowledge and consent (they guy even comes \'round for Christmas!) Still, she\'s considerate of the colonel enough to have said toy-boy her own age (what a gal!)<br /><br />David McCallum as said toy-boy, equally as pointlessly glamourous as his squeeze. Pilcher couldn\'t come up with any cover for him within the story, so she gave him a hush-hush job at the Circus.<br /><br />and finally:<br /><br />Susan Hampshire as Miss Polonia Teacups, Venerable Headmistress of the Venerable Girls\' Boarding-School, serving tea in her office with a dash of deep, poignant advice for life in the outside world just before graduation. Her best bit of advice: "I\'ve only been to Nancherrow (the local Stately Home of England) once. I thought it was very beautiful but, somehow, not part of the real world." Well, we can\'t say they didn\'t warn us.<br /><br />Ah, Susan - time was, your character would have been running the whole show. They don\'t write \'em like that any more. Our loss, not yours.<br /><br />So - with a cast and setting like this, you have the re-makings of "Brideshead Revisited," right?<br /><br />Wrong! They took these 1-dimensional supporting roles because they paid so well. After all, acting is one of the oldest temp-jobs there is (YOU name another!)<br /><br />First warning sign: lots and lots of backlighting. They get around it by shooting outdoors - "hey, it\'s just the sunlight!"<br /><br />Second warning sign: Leading Lady cries a lot. When not crying, her eyes are moist. That\'s the law of romance novels: Leading Lady is "dewy-eyed."<br /><br />Henceforth, Leading Lady shall be known as L.L.<br /><br />Third warning sign: L.L. actually has stars in her eyes when she\'s in love. Still, I\'ll give Emily Mortimer an award just for having to act with that spotlight in her eyes (I wonder . did they use contacts?)<br /><br />And lastly, fourth warning sign: no on-screen female character is "Mrs." She\'s either "Miss" or "Lady."<br /><br />When all was said and done, I still couldn\'t tell you who was pursuing whom and why. I couldn\'t even tell you what was said and done.<br /><br />To sum up: they all live through World War II without anything happening to them at all.<br /><br />OK, at the end, L.L. finds she\'s lost her parents to the Japanese prison camps and baby sis comes home catatonic. Meanwhile (there\'s always a "meanwhile,") some young guy L.L. had a crush on (when, I don\'t know) comes home from some wartime tough spot and is found living on the street by Lady of the Manor (must be some street if SHE\'s going to find him there.) Both war casualties are whisked away to recover at Nancherrow (SOMEBODY has to be "whisked away" SOMEWHERE in these romance stories!)<br /><br />Great drama.',
       b'The film is based on a genuine 1950s novel.<br /><br />Journalist Colin McInnes wrote a set of three "London novels": "Absolute Beginners", "City of Spades" and "Mr Love and Justice". I have read all three. The first two are excellent. The last, perhaps an experiment that did not come off. But McInnes\'s work is highly acclaimed; and rightly so. This musical is the novelist\'s ultimate nightmare - to see the fruits of one\'s mind being turned into a glitzy, badly-acted, soporific one-dimensional apology of a film that says it captures the spirit of 1950s London, and does nothing of the sort.<br /><br />Thank goodness Colin McInnes wasn\'t alive to witness it.',
       b'I really love the sexy action and sci-fi films of the sixties and its because of the actress\'s that appeared in them. They found the sexiest women to be in these films and it didn\'t matter if they could act (Remember "Candy"?). The reason I was disappointed by this film was because it wasn\'t nostalgic enough. The story here has a European sci-fi film called "Dragonfly" being made and the director is fired. So the producers decide to let a young aspiring filmmaker (Jeremy Davies) to complete the picture. They\'re is one real beautiful woman in the film who plays Dragonfly but she\'s barely in it. Film is written and directed by Roman Coppola who uses some of his fathers exploits from his early days and puts it into the script. I wish the film could have been an homage to those early films. They could have lots of cameos by actors who appeared in them. There is one actor in this film who was popular from the sixties and its John Phillip Law (Barbarella). Gerard Depardieu, Giancarlo Giannini and Dean Stockwell appear as well. I guess I\'m going to have to continue waiting for a director to make a good homage to the films of the sixties. If any are reading this, "Make it as sexy as you can"! I\'ll be waiting!',
       b'Sure, this one isn\'t really a blockbuster, nor does it target such a position. "Dieter" is the first name of a quite popular German musician, who is either loved or hated for his kind of acting and thats exactly what this movie is about. It is based on the autobiography "Dieter Bohlen" wrote a few years ago but isn\'t meant to be accurate on that. The movie is filled with some sexual offensive content (at least for American standard) which is either amusing (not for the other "actors" of course) or dumb - it depends on your individual kind of humor or on you being a "Bohlen"-Fan or not. Technically speaking there isn\'t much to criticize. Speaking of me I find this movie to be an OK-movie.'],
      dtype=object)

בואו נדפיס גם את 10 התוויות הראשונות.

train_labels[:10]
array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0])

בנה את המודל

הרשת העצבית נוצרת על ידי ערימת שכבות - לשם כך נדרשות שלוש החלטות אדריכליות עיקריות:

  • איך לייצג את הטקסט?
  • בכמה שכבות להשתמש במודל?
  • בכמה יחידות נסתרות להשתמש לכל שכבה?

בדוגמה זו, נתוני הקלט מורכבים ממשפטים. התוויות לחיזוי הן 0 או 1.

אחת הדרכים לייצג את הטקסט היא להמיר משפטים לווקטורי הטביעה. אנו יכולים להשתמש בהטמעת טקסט שהוכשרה מראש כשכבה הראשונה, שיהיו לה שני יתרונות:

  • אנחנו לא צריכים לדאוג לעיבוד מקדים של טקסט,
  • אנו יכולים להפיק תועלת מלימוד העברה.

לדוגמא זו נשתמש במודל מ- TensorFlow Hub הנקרא google / tf2-preview / gnews-swivel-20dim / 1 .

ישנם שלושה מודלים נוספים לבדיקה לצורך הדרכה זו:

בואו ניצור תחילה שכבת Keras המשתמשת במודל TensorFlow Hub כדי להטמיע את המשפטים וננסה אותה בכמה דוגמאות קלט. שים לב שצורת הפלט של (num_examples, embedding_dimension) המיוצרות היא צפויה: (num_examples, embedding_dimension) .

model = "https://tfhub.dev/google/tf2-preview/gnews-swivel-20dim/1"
hub_layer = hub.KerasLayer(model, output_shape=[20], input_shape=[], 
                           dtype=tf.string, trainable=True)
hub_layer(train_examples[:3])
<tf.Tensor: shape=(3, 20), dtype=float32, numpy=
array([[ 1.765786  , -3.882232  ,  3.9134233 , -1.5557289 , -3.3362343 ,
        -1.7357955 , -1.9954445 ,  1.2989551 ,  5.081598  , -1.1041286 ,
        -2.0503852 , -0.72675157, -0.65675956,  0.24436149, -3.7208383 ,
         2.0954835 ,  2.2969332 , -2.0689783 , -2.9489717 , -1.1315987 ],
       [ 1.8804485 , -2.5852382 ,  3.4066997 ,  1.0982676 , -4.056685  ,
        -4.891284  , -2.785554  ,  1.3874227 ,  3.8476458 , -0.9256538 ,
        -1.896706  ,  1.2113281 ,  0.11474707,  0.76209456, -4.8791065 ,
         2.906149  ,  4.7087674 , -2.3652055 , -3.5015898 , -1.6390051 ],
       [ 0.71152234, -0.6353217 ,  1.7385626 , -1.1168286 , -0.5451594 ,
        -1.1808156 ,  0.09504455,  1.4653089 ,  0.66059524,  0.79308075,
        -2.2268345 ,  0.07446612, -1.4075904 , -0.70645386, -1.907037  ,
         1.4419787 ,  1.9551861 , -0.42660055, -2.8022065 ,  0.43727064]],
      dtype=float32)>

בואו עכשיו לבנות את המודל המלא:

model = tf.keras.Sequential()
model.add(hub_layer)
model.add(tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(1))

model.summary()
Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
keras_layer (KerasLayer)     (None, 20)                400020    
_________________________________________________________________
dense (Dense)                (None, 16)                336       
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 1)                 17        
=================================================================
Total params: 400,373
Trainable params: 400,373
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

השכבות נערמות ברצף כדי לבנות את המסווג:

  1. השכבה הראשונה היא שכבת TensorFlow Hub. שכבה זו משתמשת במודל שמור שהוכשר מראש כדי למפות משפט לתוך וקטור ההטבעה שלו. המודל בו אנו משתמשים ( google / tf2-preview / gnews-swivel-20dim / 1 ) מחלק את המשפט לאסימונים, מטמיע כל אסימון ואז משלב את ההטבעה. הממדים שהתקבלו הם: (num_examples, embedding_dimension) .
  2. וקטור פלט זה באורך קבוע הוא צינור דרך שכבה מחוברת לחלוטין ( Dense ) עם 16 יחידות נסתרות.
  3. השכבה האחרונה מחוברת בצפיפות עם צומת פלט יחיד. זה יוצא logits: הסיכויים לוג של המעמד האמיתי, על פי המודל.

יחידות נסתרות

המודל הנ"ל כולל שתי שכבות ביניים או "נסתרות", בין הקלט והפלט. מספר הפלטים (יחידות, צמתים או נוירונים) הוא ממד המרחב הייצוגי לשכבה. במילים אחרות, כמות החופש שמותרת לרשת בעת לימוד ייצוג פנימי.

אם למודל יש יותר יחידות נסתרות (מרחב ייצוג ממדי גבוה יותר), ו / או יותר שכבות, הרשת יכולה ללמוד ייצוגים מורכבים יותר. עם זאת, זה הופך את הרשת ליקרה יותר מבחינה חישובית ועשויה להוביל ללימוד דפוסים לא רצויים - דפוסים המשפרים את הביצועים בנתוני האימון אך לא בנתוני הבדיקה. זה נקרא התאמת יתר , ואנחנו נחקור את זה אחר כך.

תפקוד אובדן ומייעל

מודל זקוק לתפקוד אובדן ומייעל לאימון. מכיוון שמדובר בבעיית סיווג בינארי והמודל מפיק הסתברות (שכבה יחידה אחת עם הפעלת sigmoid), נשתמש binary_crossentropy אובדן binary_crossentropy .

זו לא הבחירה היחידה עבור פונקציית אובדן, אתה יכול, למשל, לבחור mean_squared_error . אך, באופן כללי, binary_crossentropy טובה יותר להתמודדות עם הסתברויות - היא מודדת את "המרחק" בין התפלגויות הסתברות, או במקרה שלנו, בין התפלגות האמת הקרקעית לבין התחזיות.

מאוחר יותר, כאשר אנו בוחנים בעיות רגרסיה (נניח, לחזות את מחיר הבית), נראה כיצד להשתמש בפונקציית אובדן אחרת הנקראת שגיאת ריבוע ממוצעת.

כעת, הגדר את המודל לשימוש במיטוב ובפונקציית אובדן:

model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=[tf.metrics.BinaryAccuracy(threshold=0.0, name='accuracy')])

צור ערכת אימות

במהלך האימון, אנו רוצים לבדוק את הדיוק של המודל על נתונים שהוא לא ראה קודם. צור ערכת אימות על ידי הגדרת 10,000 דוגמאות מנתוני האימון המקוריים. (מדוע לא להשתמש בבדיקות שנקבעו כעת? מטרתנו היא לפתח ולכוונן את המודל שלנו באמצעות נתוני האימון בלבד, ואז להשתמש בנתוני הבדיקה רק פעם אחת כדי להעריך את הדיוק שלנו).

x_val = train_examples[:10000]
partial_x_train = train_examples[10000:]

y_val = train_labels[:10000]
partial_y_train = train_labels[10000:]

תאמן את המודל

אימן את המודל במשך 40 תקופות במיני קבוצות של 512 דגימות. מדובר ב 40 איטרציות על כל הדגימות x_train y_train ו- y_train . במהלך האימון, עקוב אחר אובדן המודל ודיוקו ב -10,000 הדגימות מקבוצת האימות:

history = model.fit(partial_x_train,
                    partial_y_train,
                    epochs=40,
                    batch_size=512,
                    validation_data=(x_val, y_val),
                    verbose=1)
Epoch 1/40
30/30 [==============================] - 2s 54ms/step - loss: 0.7389 - accuracy: 0.5659 - val_loss: 0.6617 - val_accuracy: 0.6073
Epoch 2/40
30/30 [==============================] - 1s 47ms/step - loss: 0.6270 - accuracy: 0.6562 - val_loss: 0.6130 - val_accuracy: 0.6673
Epoch 3/40
30/30 [==============================] - 1s 46ms/step - loss: 0.5863 - accuracy: 0.6914 - val_loss: 0.5824 - val_accuracy: 0.6933
Epoch 4/40
30/30 [==============================] - 1s 45ms/step - loss: 0.5491 - accuracy: 0.7266 - val_loss: 0.5491 - val_accuracy: 0.7234
Epoch 5/40
30/30 [==============================] - 1s 45ms/step - loss: 0.5095 - accuracy: 0.7604 - val_loss: 0.5158 - val_accuracy: 0.7504
Epoch 6/40
30/30 [==============================] - 1s 45ms/step - loss: 0.4696 - accuracy: 0.7865 - val_loss: 0.4836 - val_accuracy: 0.7699
Epoch 7/40
30/30 [==============================] - 1s 45ms/step - loss: 0.4299 - accuracy: 0.8081 - val_loss: 0.4533 - val_accuracy: 0.7867
Epoch 8/40
30/30 [==============================] - 1s 45ms/step - loss: 0.3931 - accuracy: 0.8285 - val_loss: 0.4264 - val_accuracy: 0.8038
Epoch 9/40
30/30 [==============================] - 1s 45ms/step - loss: 0.3608 - accuracy: 0.8496 - val_loss: 0.4046 - val_accuracy: 0.8174
Epoch 10/40
30/30 [==============================] - 1s 46ms/step - loss: 0.3330 - accuracy: 0.8630 - val_loss: 0.3848 - val_accuracy: 0.8296
Epoch 11/40
30/30 [==============================] - 1s 47ms/step - loss: 0.3073 - accuracy: 0.8773 - val_loss: 0.3700 - val_accuracy: 0.8379
Epoch 12/40
30/30 [==============================] - 1s 46ms/step - loss: 0.2854 - accuracy: 0.8883 - val_loss: 0.3578 - val_accuracy: 0.8447
Epoch 13/40
30/30 [==============================] - 1s 47ms/step - loss: 0.2649 - accuracy: 0.8990 - val_loss: 0.3446 - val_accuracy: 0.8521
Epoch 14/40
30/30 [==============================] - 1s 47ms/step - loss: 0.2471 - accuracy: 0.9066 - val_loss: 0.3360 - val_accuracy: 0.8556
Epoch 15/40
30/30 [==============================] - 1s 47ms/step - loss: 0.2317 - accuracy: 0.9119 - val_loss: 0.3318 - val_accuracy: 0.8578
Epoch 16/40
30/30 [==============================] - 1s 47ms/step - loss: 0.2161 - accuracy: 0.9213 - val_loss: 0.3245 - val_accuracy: 0.8636
Epoch 17/40
30/30 [==============================] - 1s 47ms/step - loss: 0.2035 - accuracy: 0.9254 - val_loss: 0.3215 - val_accuracy: 0.8648
Epoch 18/40
30/30 [==============================] - 1s 47ms/step - loss: 0.1911 - accuracy: 0.9306 - val_loss: 0.3181 - val_accuracy: 0.8675
Epoch 19/40
30/30 [==============================] - 1s 47ms/step - loss: 0.1792 - accuracy: 0.9371 - val_loss: 0.3189 - val_accuracy: 0.8651
Epoch 20/40
30/30 [==============================] - 1s 47ms/step - loss: 0.1685 - accuracy: 0.9407 - val_loss: 0.3169 - val_accuracy: 0.8664
Epoch 21/40
30/30 [==============================] - 1s 46ms/step - loss: 0.1583 - accuracy: 0.9471 - val_loss: 0.3152 - val_accuracy: 0.8696
Epoch 22/40
30/30 [==============================] - 1s 45ms/step - loss: 0.1488 - accuracy: 0.9510 - val_loss: 0.3160 - val_accuracy: 0.8684
Epoch 23/40
30/30 [==============================] - 1s 47ms/step - loss: 0.1400 - accuracy: 0.9549 - val_loss: 0.3172 - val_accuracy: 0.8700
Epoch 24/40
30/30 [==============================] - 1s 48ms/step - loss: 0.1318 - accuracy: 0.9583 - val_loss: 0.3193 - val_accuracy: 0.8695
Epoch 25/40
30/30 [==============================] - 1s 47ms/step - loss: 0.1240 - accuracy: 0.9611 - val_loss: 0.3215 - val_accuracy: 0.8697
Epoch 26/40
30/30 [==============================] - 1s 46ms/step - loss: 0.1171 - accuracy: 0.9640 - val_loss: 0.3244 - val_accuracy: 0.8700
Epoch 27/40
30/30 [==============================] - 1s 46ms/step - loss: 0.1094 - accuracy: 0.9675 - val_loss: 0.3286 - val_accuracy: 0.8695
Epoch 28/40
30/30 [==============================] - 1s 47ms/step - loss: 0.1026 - accuracy: 0.9705 - val_loss: 0.3318 - val_accuracy: 0.8687
Epoch 29/40
30/30 [==============================] - 1s 47ms/step - loss: 0.0962 - accuracy: 0.9726 - val_loss: 0.3358 - val_accuracy: 0.8698
Epoch 30/40
30/30 [==============================] - 1s 47ms/step - loss: 0.0923 - accuracy: 0.9753 - val_loss: 0.3402 - val_accuracy: 0.8701
Epoch 31/40
30/30 [==============================] - 1s 47ms/step - loss: 0.0851 - accuracy: 0.9775 - val_loss: 0.3454 - val_accuracy: 0.8693
Epoch 32/40
30/30 [==============================] - 1s 47ms/step - loss: 0.0795 - accuracy: 0.9801 - val_loss: 0.3499 - val_accuracy: 0.8703
Epoch 33/40
30/30 [==============================] - 1s 47ms/step - loss: 0.0747 - accuracy: 0.9819 - val_loss: 0.3549 - val_accuracy: 0.8699
Epoch 34/40
30/30 [==============================] - 1s 47ms/step - loss: 0.0702 - accuracy: 0.9833 - val_loss: 0.3643 - val_accuracy: 0.8674
Epoch 35/40
30/30 [==============================] - 1s 48ms/step - loss: 0.0657 - accuracy: 0.9847 - val_loss: 0.3668 - val_accuracy: 0.8693
Epoch 36/40
30/30 [==============================] - 1s 47ms/step - loss: 0.0614 - accuracy: 0.9865 - val_loss: 0.3733 - val_accuracy: 0.8685
Epoch 37/40
30/30 [==============================] - 1s 47ms/step - loss: 0.0573 - accuracy: 0.9880 - val_loss: 0.3791 - val_accuracy: 0.8683
Epoch 38/40
30/30 [==============================] - 1s 47ms/step - loss: 0.0535 - accuracy: 0.9896 - val_loss: 0.3861 - val_accuracy: 0.8685
Epoch 39/40
30/30 [==============================] - 1s 47ms/step - loss: 0.0502 - accuracy: 0.9902 - val_loss: 0.3923 - val_accuracy: 0.8686
Epoch 40/40
30/30 [==============================] - 1s 47ms/step - loss: 0.0470 - accuracy: 0.9915 - val_loss: 0.4014 - val_accuracy: 0.8666

הערך את המודל

ובואו נראה איך הביצועים של המודל. יוחזרו שני ערכים. הפסד (מספר המייצג את השגיאה שלנו, הערכים הנמוכים טובים יותר) והדיוק.

results = model.evaluate(test_data, test_labels)

print(results)
782/782 [==============================] - 3s 4ms/step - loss: 0.4303 - accuracy: 0.8552
[0.4302561283111572, 0.8551599979400635]

גישה די נאיבית זו משיגה דיוק של כ- 87%. עם גישות מתקדמות יותר, המודל אמור להתקרב ל -95%.

צור גרף של דיוק ואובדן לאורך זמן

model.fit() מחזיר אובייקט History שמכיל מילון עם כל מה שקרה במהלך האימון:

history_dict = history.history
history_dict.keys()
dict_keys(['loss', 'accuracy', 'val_loss', 'val_accuracy'])

ישנם ארבעה רשומות: אחת לכל מדד מפוקח במהלך אימון ואימות. אנו יכולים להשתמש בהם בכדי לשרטט את אובדן האימונים והאימות לצורך השוואה, כמו גם את דיוק האימון והאימות:

acc = history_dict['accuracy']
val_acc = history_dict['val_accuracy']
loss = history_dict['loss']
val_loss = history_dict['val_loss']

epochs = range(1, len(acc) + 1)

# "bo" is for "blue dot"
plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss')
# b is for "solid blue line"
plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')
plt.title('Training and validation loss')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()

plt.show()

png

plt.clf()   # clear figure

plt.plot(epochs, acc, 'bo', label='Training acc')
plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')
plt.title('Training and validation accuracy')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend()

plt.show()

png

בעלילה זו, הנקודות מייצגות את אובדן האימון והדיוק, והקווים המוצקים הם אובדן האימות והדיוק.

שימו לב שאובדן האימונים יורד בכל תקופה ודיוק האימונים עולה בכל תקופה. זה צפוי בשימוש באופטימיזציה של ירידת שיפוע - זה אמור למזער את הכמות הרצויה בכל איטרציה.

זה לא המקרה לגבי אובדן האימות והדיוק - נראה שהם מגיעים לשיאם לאחר כעשרים עידנים. זו דוגמה להתאמת יתר: המודל מבצע ביצועים טובים יותר בנתוני האימון מאשר בנתונים שמעולם לא ראה. לאחר נקודה זו, המודל מייעל יתר על המידה ולומד ייצוגים ספציפיים לנתוני האימון שאינם מתכללים לנתוני הבדיקה.

במקרה הספציפי הזה, נוכל למנוע התאמה יתרה פשוט על ידי הפסקת האימונים לאחר עשרים עונות. מאוחר יותר תראה כיצד לעשות זאת באופן אוטומטי באמצעות התקשרות חוזרת.

# MIT License
#
# Copyright (c) 2017 François Chollet
#
# Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a
# copy of this software and associated documentation files (the "Software"),
# to deal in the Software without restriction, including without limitation
# the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense,
# and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the
# Software is furnished to do so, subject to the following conditions:
#
# The above copyright notice and this permission notice shall be included in
# all copies or substantial portions of the Software.
#
# THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
# IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
# FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL
# THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
# LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING
# FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER
# DEALINGS IN THE SOFTWARE.