Regularización de gráficos para la clasificación de sentimientos utilizando gráficos sintetizados

Ver en TensorFlow.org Ejecutar en Google Colab Ver fuente en GitHub

Descripción general

Este cuaderno clasifica las reseñas de películas como positivas o negativas utilizando el texto de la reseña. Este es un ejemplo de clasificación binaria , un tipo de problema de aprendizaje automático importante y ampliamente aplicable.

Demostraremos el uso de la regularización de gráficos en este cuaderno construyendo un gráfico a partir de la entrada dada. La receta general para construir un modelo de gráfico regularizado utilizando el marco de aprendizaje estructurado neuronal (NSL) cuando la entrada no contiene un gráfico explícito es la siguiente:

  1. Cree incrustaciones para cada muestra de texto en la entrada. Esto se puede hacer utilizando modelos previamente entrenados como word2vec , Swivel , BERT , etc.
  2. Construya un gráfico basado en estas incorporaciones usando una métrica de similitud como la distancia 'L2', la distancia 'coseno', etc. Los nodos en el gráfico corresponden a muestras y los bordes en el gráfico corresponden a similitudes entre pares de muestras.
  3. Genere datos de entrenamiento a partir del gráfico sintetizado anterior y las funciones de muestra. Los datos de entrenamiento resultantes contendrán características vecinas además de las características originales del nodo.
  4. Cree una red neuronal como modelo base utilizando la API secuencial, funcional o de subclase de Keras.
  5. Envuelva el modelo base con la clase contenedora GraphRegularization, que es proporcionada por el marco NSL, para crear un nuevo modelo gráfico de Keras. Este nuevo modelo incluirá un gráfico de pérdida de regularización como término de regularización en su objetivo de entrenamiento.
  6. Entrenar y evaluar el modelo gráfico de Keras.

Requisitos

  1. Instale el paquete Neural Structured Learning.
  2. Instale tensorflow-hub.
pip install --quiet neural-structured-learning
pip install --quiet tensorflow-hub

Dependencias e importaciones

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

import neural_structured_learning as nsl

import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub

# Resets notebook state
tf.keras.backend.clear_session()

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:  2.3.0
Eager mode:  True
Hub version:  0.8.0
GPU is NOT AVAILABLE

Conjunto de datos de IMDB

El conjunto de datos de IMDB contiene el texto de 50.000 reseñas de películas de Internet Movie Database . Estos se dividen en 25,000 revisiones para capacitación y 25,000 revisiones para pruebas. Los conjuntos de entrenamiento y prueba están equilibrados , lo que significa que contienen un número igual de críticas positivas y negativas.

En este tutorial, usaremos una versión preprocesada del conjunto de datos IMDB.

Descargar el conjunto de datos de IMDB preprocesado

El conjunto de datos de IMDB viene empaquetado con TensorFlow. Ya ha sido preprocesado de tal manera que las reseñas (secuencias de palabras) se han convertido en secuencias de números enteros, donde cada número entero representa una palabra específica en un diccionario.

El siguiente código descarga el conjunto de datos de IMDB (o usa una copia en caché si ya se ha descargado):

imdb = tf.keras.datasets.imdb
(pp_train_data, pp_train_labels), (pp_test_data, pp_test_labels) = (
    imdb.load_data(num_words=10000))
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/imdb.npz
17465344/17464789 [==============================] - 0s 0us/step

El argumento num_words=10000 mantiene las 10 000 palabras más frecuentes en los datos de entrenamiento. Las palabras raras se descartan para mantener el tamaño del vocabulario manejable.

Explore los datos

Dediquemos un momento a comprender el formato de los datos. El conjunto de datos viene preprocesado: cada ejemplo es una matriz de números enteros que representan las palabras de la reseña de la película. Cada etiqueta es un valor entero de 0 o 1, donde 0 es una reseña negativa y 1 es una reseña positiva.

print('Training entries: {}, labels: {}'.format(
    len(pp_train_data), len(pp_train_labels)))
training_samples_count = len(pp_train_data)
Training entries: 25000, labels: 25000

El texto de las reseñas se ha convertido a números enteros, donde cada número entero representa una palabra específica en un diccionario. Así es como se ve la primera revisión:

print(pp_train_data[0])
[1, 14, 22, 16, 43, 530, 973, 1622, 1385, 65, 458, 4468, 66, 3941, 4, 173, 36, 256, 5, 25, 100, 43, 838, 112, 50, 670, 2, 9, 35, 480, 284, 5, 150, 4, 172, 112, 167, 2, 336, 385, 39, 4, 172, 4536, 1111, 17, 546, 38, 13, 447, 4, 192, 50, 16, 6, 147, 2025, 19, 14, 22, 4, 1920, 4613, 469, 4, 22, 71, 87, 12, 16, 43, 530, 38, 76, 15, 13, 1247, 4, 22, 17, 515, 17, 12, 16, 626, 18, 2, 5, 62, 386, 12, 8, 316, 8, 106, 5, 4, 2223, 5244, 16, 480, 66, 3785, 33, 4, 130, 12, 16, 38, 619, 5, 25, 124, 51, 36, 135, 48, 25, 1415, 33, 6, 22, 12, 215, 28, 77, 52, 5, 14, 407, 16, 82, 2, 8, 4, 107, 117, 5952, 15, 256, 4, 2, 7, 3766, 5, 723, 36, 71, 43, 530, 476, 26, 400, 317, 46, 7, 4, 2, 1029, 13, 104, 88, 4, 381, 15, 297, 98, 32, 2071, 56, 26, 141, 6, 194, 7486, 18, 4, 226, 22, 21, 134, 476, 26, 480, 5, 144, 30, 5535, 18, 51, 36, 28, 224, 92, 25, 104, 4, 226, 65, 16, 38, 1334, 88, 12, 16, 283, 5, 16, 4472, 113, 103, 32, 15, 16, 5345, 19, 178, 32]

Las reseñas de películas pueden tener diferentes duraciones. El siguiente código muestra la cantidad de palabras en la primera y segunda revisión. Dado que las entradas a una red neuronal deben tener la misma longitud, necesitaremos resolver esto más adelante.

len(pp_train_data[0]), len(pp_train_data[1])
(218, 189)

Convierte los números enteros de nuevo en palabras

Puede resultar útil saber cómo convertir números enteros al texto correspondiente. Aquí, crearemos una función auxiliar para consultar un objeto de diccionario que contiene el mapeo de enteros a cadenas:

def build_reverse_word_index():
  # A dictionary mapping words to an integer index
  word_index = imdb.get_word_index()

  # The first indices are reserved
  word_index = {k: (v + 3) for k, v in word_index.items()}
  word_index['<PAD>'] = 0
  word_index['<START>'] = 1
  word_index['<UNK>'] = 2  # unknown
  word_index['<UNUSED>'] = 3
  return dict((value, key) for (key, value) in word_index.items())

reverse_word_index = build_reverse_word_index()

def decode_review(text):
  return ' '.join([reverse_word_index.get(i, '?') for i in text])
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/imdb_word_index.json
1646592/1641221 [==============================] - 0s 0us/step

Ahora podemos usar la función decode_review para mostrar el texto para la primera revisión:

decode_review(pp_train_data[0])
"<START> this film was just brilliant casting location scenery story direction everyone's really suited the part they played and you could just imagine being there robert <UNK> is an amazing actor and now the same being director <UNK> father came from the same scottish island as myself so i loved the fact there was a real connection with this film the witty remarks throughout the film were great it was just brilliant so much that i bought the film as soon as it was released for <UNK> and would recommend it to everyone to watch and the fly fishing was amazing really cried at the end it was so sad and you know what they say if you cry at a film it must have been good and this definitely was also <UNK> to the two little boy's that played the <UNK> of norman and paul they were just brilliant children are often left out of the <UNK> list i think because the stars that play them all grown up are such a big profile for the whole film but these children are amazing and should be praised for what they have done don't you think the whole story was so lovely because it was true and was someone's life after all that was shared with us all"

Construcción gráfica

La construcción de gráficos implica crear incrustaciones para muestras de texto y luego usar una función de similitud para comparar las incrustaciones.

Antes de continuar, primero creamos un directorio para almacenar los artefactos creados por este tutorial.

mkdir -p /tmp/imdb

Crear incrustaciones de muestra

Usaremos incrustaciones Swivel tf.train.Example para crear incrustaciones en el formato tf.train.Example para cada muestra en la entrada. Almacenaremos las incrustaciones resultantes en el formato TFRecord junto con una característica adicional que representa el ID de cada muestra. Esto es importante y nos permitirá hacer coincidir las incrustaciones de muestra con los nodos correspondientes en el gráfico más adelante.

pretrained_embedding = 'https://tfhub.dev/google/tf2-preview/gnews-swivel-20dim/1'

hub_layer = hub.KerasLayer(
    pretrained_embedding, input_shape=[], dtype=tf.string, trainable=True)
def _int64_feature(value):
  """Returns int64 tf.train.Feature."""
  return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=value.tolist()))


def _bytes_feature(value):
  """Returns bytes tf.train.Feature."""
  return tf.train.Feature(
      bytes_list=tf.train.BytesList(value=[value.encode('utf-8')]))


def _float_feature(value):
  """Returns float tf.train.Feature."""
  return tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=value.tolist()))


def create_embedding_example(word_vector, record_id):
  """Create tf.Example containing the sample's embedding and its ID."""

  text = decode_review(word_vector)

  # Shape = [batch_size,].
  sentence_embedding = hub_layer(tf.reshape(text, shape=[-1,]))

  # Flatten the sentence embedding back to 1-D.
  sentence_embedding = tf.reshape(sentence_embedding, shape=[-1])

  features = {
      'id': _bytes_feature(str(record_id)),
      'embedding': _float_feature(sentence_embedding.numpy())
  }
  return tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature=features))


def create_embeddings(word_vectors, output_path, starting_record_id):
  record_id = int(starting_record_id)
  with tf.io.TFRecordWriter(output_path) as writer:
    for word_vector in word_vectors:
      example = create_embedding_example(word_vector, record_id)
      record_id = record_id + 1
      writer.write(example.SerializeToString())
  return record_id


# Persist TF.Example features containing embeddings for training data in
# TFRecord format.
create_embeddings(pp_train_data, '/tmp/imdb/embeddings.tfr', 0)
25000

Construye una gráfica

Ahora que tenemos las incrustaciones de muestra, las usaremos para construir un gráfico de similitud, es decir, los nodos en este gráfico corresponderán a las muestras y los bordes en este gráfico corresponderán a la similitud entre pares de nodos.

El aprendizaje estructurado neuronal proporciona una biblioteca de creación de gráficos para crear un gráfico basado en incrustaciones de muestra. Utiliza la similitud de coseno como medida de similitud para comparar incrustaciones y construir bordes entre ellas. También nos permite especificar un umbral de similitud, que se puede utilizar para descartar bordes diferentes del gráfico final. En este ejemplo, usando 0,99 como umbral de similitud y 12345 como semilla aleatoria, terminamos con un gráfico que tiene 429,415 bordes bidireccionales. Aquí estamos usando el soporte del generador de gráficos para hash sensible a la localidad (LSH) para acelerar la creación de gráficos. Para obtener detalles sobre el uso de la compatibilidad con LSH del generador de gráficos, consulte la documentación de la API build_graph_from_config .

graph_builder_config = nsl.configs.GraphBuilderConfig(
    similarity_threshold=0.99, lsh_splits=32, lsh_rounds=15, random_seed=12345)
nsl.tools.build_graph_from_config(['/tmp/imdb/embeddings.tfr'],
                                  '/tmp/imdb/graph_99.tsv',
                                  graph_builder_config)

Cada borde bidireccional está representado por dos bordes dirigidos en el archivo TSV de salida, por lo que ese archivo contiene 429,415 * 2 = 858,830 líneas en total:

wc -l /tmp/imdb/graph_99.tsv
858830 /tmp/imdb/graph_99.tsv

Características de muestra

Creamos características de muestra para nuestro problema utilizando el formato tf.train.Example y las conservamos en el formato TFRecord . Cada muestra incluirá las siguientes tres características:

  1. id : el ID de nodo de la muestra.
  2. palabras : una lista int64 que contiene ID de palabras.
  3. label : Un singleton int64 que identifica la clase de destino de la revisión.
def create_example(word_vector, label, record_id):
  """Create tf.Example containing the sample's word vector, label, and ID."""
  features = {
      'id': _bytes_feature(str(record_id)),
      'words': _int64_feature(np.asarray(word_vector)),
      'label': _int64_feature(np.asarray([label])),
  }
  return tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature=features))

def create_records(word_vectors, labels, record_path, starting_record_id):
  record_id = int(starting_record_id)
  with tf.io.TFRecordWriter(record_path) as writer:
    for word_vector, label in zip(word_vectors, labels):
      example = create_example(word_vector, label, record_id)
      record_id = record_id + 1
      writer.write(example.SerializeToString())
  return record_id

# Persist TF.Example features (word vectors and labels) for training and test
# data in TFRecord format.
next_record_id = create_records(pp_train_data, pp_train_labels,
                                '/tmp/imdb/train_data.tfr', 0)
create_records(pp_test_data, pp_test_labels, '/tmp/imdb/test_data.tfr',
               next_record_id)
50000

Aumente los datos de entrenamiento con vecinos de gráficos

Dado que tenemos las características de muestra y el gráfico sintetizado, podemos generar los datos de entrenamiento aumentados para el aprendizaje estructurado neuronal. El marco NSL proporciona una biblioteca para combinar el gráfico y las características de muestra para producir los datos de entrenamiento finales para la regularización del gráfico. Los datos de entrenamiento resultantes incluirán características de muestra originales, así como características de sus vecinos correspondientes.

En este tutorial, consideramos los bordes no dirigidos y usamos un máximo de 3 vecinos por muestra para aumentar los datos de entrenamiento con los vecinos del gráfico.

nsl.tools.pack_nbrs(
    '/tmp/imdb/train_data.tfr',
    '',
    '/tmp/imdb/graph_99.tsv',
    '/tmp/imdb/nsl_train_data.tfr',
    add_undirected_edges=True,
    max_nbrs=3)

Modelo base

Ahora estamos listos para construir un modelo base sin regularización de gráficos. Para construir este modelo, podemos usar incrustaciones que se usaron para construir el gráfico, o podemos aprender nuevas incrustaciones junto con la tarea de clasificación. Para el propósito de este cuaderno, haremos lo último.

Variables globales

NBR_FEATURE_PREFIX = 'NL_nbr_'
NBR_WEIGHT_SUFFIX = '_weight'

Hiperparámetros

Usaremos una instancia de HParams para incluir varios hiperparámetros y constantes usados ​​para entrenamiento y evaluación. A continuación, describimos brevemente cada uno de ellos:

  • num_classes : Hay 2 clases: positiva y negativa .

  • max_seq_length : este es el número máximo de palabras consideradas de cada reseña de película en este ejemplo.

  • vocab_size : este es el tamaño del vocabulario considerado para este ejemplo.

  • distance_type : esta es la métrica de distancia utilizada para regularizar la muestra con sus vecinos.

  • graph_regularization_multiplier : Controla el peso relativo del término de regularización del gráfico en la función de pérdida general.

  • num_neighbors : el número de vecinos utilizados para la regularización del gráfico. Este valor debe ser menor o igual que el argumento max_nbrs utilizado anteriormente al invocarnsl.tools.pack_nbrs .

  • num_fc_units : el número de unidades en la capa completamente conectada de la red neuronal.

  • train_epochs : el número de épocas de entrenamiento.

  • batch_size : tamaño de lote utilizado para entrenamiento y evaluación.

  • eval_steps : el número de lotes a procesar antes de considerar que la evaluación está completa. Si se establece en None , se evalúan todas las instancias del conjunto de prueba.

class HParams(object):
  """Hyperparameters used for training."""
  def __init__(self):
    ### dataset parameters
    self.num_classes = 2
    self.max_seq_length = 256
    self.vocab_size = 10000
    ### neural graph learning parameters
    self.distance_type = nsl.configs.DistanceType.L2
    self.graph_regularization_multiplier = 0.1
    self.num_neighbors = 2
    ### model architecture
    self.num_embedding_dims = 16
    self.num_lstm_dims = 64
    self.num_fc_units = 64
    ### training parameters
    self.train_epochs = 10
    self.batch_size = 128
    ### eval parameters
    self.eval_steps = None  # All instances in the test set are evaluated.

HPARAMS = HParams()

Prepara los datos

Las revisiones, las matrices de números enteros, deben convertirse en tensores antes de introducirse en la red neuronal. Esta conversión se puede realizar de dos formas:

  • Convierta las matrices en vectores de 0 sy 1 s que indiquen la ocurrencia de palabras, similar a una codificación one-hot. Por ejemplo, la secuencia [3, 5] se convertiría en un vector de 10000 dimensiones que son todos ceros excepto los índices 3 y 5 , que son unos. Luego, conviértalo en la primera capa de nuestra red, una capa Dense , que pueda manejar datos vectoriales de punto flotante. Sin embargo, este enfoque num_words * num_reviews mucha memoria y requiere una matriz de tamaño num_words * num_reviews .

  • Alternativamente, podemos rellenar las matrices para que todas tengan la misma longitud, luego crear un tensor de enteros de forma max_length * num_reviews . Podemos usar una capa de incrustación capaz de manejar esta forma como la primera capa en nuestra red.

En este tutorial, usaremos el segundo enfoque.

Dado que las reseñas de películas deben tener la misma duración, usaremos la función pad_sequence definida a continuación para estandarizar las longitudes.

def make_dataset(file_path, training=False):
  """Creates a `tf.data.TFRecordDataset`.

  Args:
    file_path: Name of the file in the `.tfrecord` format containing
      `tf.train.Example` objects.
    training: Boolean indicating if we are in training mode.

  Returns:
    An instance of `tf.data.TFRecordDataset` containing the `tf.train.Example`
    objects.
  """

  def pad_sequence(sequence, max_seq_length):
    """Pads the input sequence (a `tf.SparseTensor`) to `max_seq_length`."""
    pad_size = tf.maximum([0], max_seq_length - tf.shape(sequence)[0])
    padded = tf.concat(
        [sequence.values,
         tf.fill((pad_size), tf.cast(0, sequence.dtype))],
        axis=0)
    # The input sequence may be larger than max_seq_length. Truncate down if
    # necessary.
    return tf.slice(padded, [0], [max_seq_length])

  def parse_example(example_proto):
    """Extracts relevant fields from the `example_proto`.

    Args:
      example_proto: An instance of `tf.train.Example`.

    Returns:
      A pair whose first value is a dictionary containing relevant features
      and whose second value contains the ground truth labels.
    """
    # The 'words' feature is a variable length word ID vector.
    feature_spec = {
        'words': tf.io.VarLenFeature(tf.int64),
        'label': tf.io.FixedLenFeature((), tf.int64, default_value=-1),
    }
    # We also extract corresponding neighbor features in a similar manner to
    # the features above during training.
    if training:
      for i in range(HPARAMS.num_neighbors):
        nbr_feature_key = '{}{}_{}'.format(NBR_FEATURE_PREFIX, i, 'words')
        nbr_weight_key = '{}{}{}'.format(NBR_FEATURE_PREFIX, i,
                                         NBR_WEIGHT_SUFFIX)
        feature_spec[nbr_feature_key] = tf.io.VarLenFeature(tf.int64)

        # We assign a default value of 0.0 for the neighbor weight so that
        # graph regularization is done on samples based on their exact number
        # of neighbors. In other words, non-existent neighbors are discounted.
        feature_spec[nbr_weight_key] = tf.io.FixedLenFeature(
            [1], tf.float32, default_value=tf.constant([0.0]))

    features = tf.io.parse_single_example(example_proto, feature_spec)

    # Since the 'words' feature is a variable length word vector, we pad it to a
    # constant maximum length based on HPARAMS.max_seq_length
    features['words'] = pad_sequence(features['words'], HPARAMS.max_seq_length)
    if training:
      for i in range(HPARAMS.num_neighbors):
        nbr_feature_key = '{}{}_{}'.format(NBR_FEATURE_PREFIX, i, 'words')
        features[nbr_feature_key] = pad_sequence(features[nbr_feature_key],
                                                 HPARAMS.max_seq_length)

    labels = features.pop('label')
    return features, labels

  dataset = tf.data.TFRecordDataset([file_path])
  if training:
    dataset = dataset.shuffle(10000)
  dataset = dataset.map(parse_example)
  dataset = dataset.batch(HPARAMS.batch_size)
  return dataset


train_dataset = make_dataset('/tmp/imdb/nsl_train_data.tfr', True)
test_dataset = make_dataset('/tmp/imdb/test_data.tfr')

Construye el modelo

Una red neuronal se crea apilando capas; esto requiere dos decisiones arquitectónicas principales:

  • ¿Cuántas capas usar en el modelo?
  • ¿Cuántas unidades ocultas usar para cada capa?

En este ejemplo, los datos de entrada consisten en una matriz de índices de palabras. Las etiquetas para predecir son 0 o 1.

Usaremos un LSTM bidireccional como nuestro modelo base en este tutorial.

# This function exists as an alternative to the bi-LSTM model used in this
# notebook.
def make_feed_forward_model():
  """Builds a simple 2 layer feed forward neural network."""
  inputs = tf.keras.Input(
      shape=(HPARAMS.max_seq_length,), dtype='int64', name='words')
  embedding_layer = tf.keras.layers.Embedding(HPARAMS.vocab_size, 16)(inputs)
  pooling_layer = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D()(embedding_layer)
  dense_layer = tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu')(pooling_layer)
  outputs = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(dense_layer)
  return tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)


def make_bilstm_model():
  """Builds a bi-directional LSTM model."""
  inputs = tf.keras.Input(
      shape=(HPARAMS.max_seq_length,), dtype='int64', name='words')
  embedding_layer = tf.keras.layers.Embedding(HPARAMS.vocab_size,
                                              HPARAMS.num_embedding_dims)(
                                                  inputs)
  lstm_layer = tf.keras.layers.Bidirectional(
      tf.keras.layers.LSTM(HPARAMS.num_lstm_dims))(
          embedding_layer)
  dense_layer = tf.keras.layers.Dense(
      HPARAMS.num_fc_units, activation='relu')(
          lstm_layer)
  outputs = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(dense_layer)
  return tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)


# Feel free to use an architecture of your choice.
model = make_bilstm_model()
model.summary()
Model: "functional_1"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
words (InputLayer)           [(None, 256)]             0         
_________________________________________________________________
embedding (Embedding)        (None, 256, 16)           160000    
_________________________________________________________________
bidirectional (Bidirectional (None, 128)               41472     
_________________________________________________________________
dense (Dense)                (None, 64)                8256      
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 1)                 65        
=================================================================
Total params: 209,793
Trainable params: 209,793
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

Las capas se apilan secuencialmente de manera efectiva para construir el clasificador:

  1. La primera capa es una capa de Input que toma el vocabulario codificado en números enteros.
  2. La siguiente capa es una capa de Embedding , que toma el vocabulario codificado en números enteros y busca el vector de incrustación para cada índice de palabras. Estos vectores se aprenden a medida que se entrena el modelo. Los vectores agregan una dimensión a la matriz de salida. Las dimensiones resultantes son: (batch, sequence, embedding) .
  3. A continuación, una capa LSTM bidireccional devuelve un vector de salida de longitud fija para cada ejemplo.
  4. Este vector de salida de longitud fija se canaliza a través de una capa completamente conectada ( Dense ) con 64 unidades ocultas.
  5. La última capa está densamente conectada con un solo nodo de salida. Usando la función de activación sigmoid , este valor es un flotador entre 0 y 1, que representa una probabilidad o nivel de confianza.

Unidades ocultas

El modelo anterior tiene dos capas intermedias u "ocultas", entre la entrada y la salida, y excluyendo la capa de Embedding . El número de salidas (unidades, nodos o neuronas) es la dimensión del espacio de representación de la capa. En otras palabras, la cantidad de libertad que se le permite a la red cuando aprende una representación interna.

Si un modelo tiene más unidades ocultas (un espacio de representación de mayor dimensión) y / o más capas, entonces la red puede aprender representaciones más complejas. Sin embargo, hace que la red sea más costosa desde el punto de vista computacional y puede conducir al aprendizaje de patrones no deseados, patrones que mejoran el rendimiento en los datos de entrenamiento pero no en los datos de prueba. A esto se le llama sobreajuste .

Función de pérdida y optimizador

Un modelo necesita una función de pérdida y un optimizador para el entrenamiento. Dado que este es un problema de clasificación binaria y el modelo genera una probabilidad (una capa de una sola unidad con una activación sigmoidea), usaremos la función de pérdida binary_crossentropy .

model.compile(
    optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Crea un conjunto de validación

Al entrenar, queremos verificar la precisión del modelo en datos que no ha visto antes. Cree un conjunto de validación separando una fracción de los datos de entrenamiento originales. (¿Por qué no usar el conjunto de pruebas ahora? Nuestro objetivo es desarrollar y ajustar nuestro modelo utilizando solo los datos de entrenamiento, luego usar los datos de prueba solo una vez para evaluar nuestra precisión).

En este tutorial, tomamos aproximadamente el 10% de las muestras de entrenamiento inicial (10% de 25000) como datos etiquetados para entrenamiento y el resto como datos de validación. Dado que la división inicial de tren / prueba fue 50/50 (25000 muestras cada una), la división efectiva de tren / validación / prueba que tenemos ahora es 5/45/50.

Tenga en cuenta que 'train_dataset' ya se ha agrupado y barajado.

validation_fraction = 0.9
validation_size = int(validation_fraction *
                      int(training_samples_count / HPARAMS.batch_size))
print(validation_size)
validation_dataset = train_dataset.take(validation_size)
train_dataset = train_dataset.skip(validation_size)
175

Entrena el modelo

Entrene el modelo en mini lotes. Durante el entrenamiento, supervise la pérdida y la precisión del modelo en el conjunto de validación:

history = model.fit(
    train_dataset,
    validation_data=validation_dataset,
    epochs=HPARAMS.train_epochs,
    verbose=1)
Epoch 1/10
/tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/functional.py:543: UserWarning: Input dict contained keys ['NL_nbr_0_words', 'NL_nbr_1_words', 'NL_nbr_0_weight', 'NL_nbr_1_weight'] which did not match any model input. They will be ignored by the model.
  [n for n in tensors.keys() if n not in ref_input_names])
21/21 [==============================] - 19s 917ms/step - loss: 0.6930 - accuracy: 0.5081 - val_loss: 0.6924 - val_accuracy: 0.5518
Epoch 2/10
21/21 [==============================] - 18s 878ms/step - loss: 0.6902 - accuracy: 0.5319 - val_loss: 0.6587 - val_accuracy: 0.6465
Epoch 3/10
21/21 [==============================] - 18s 879ms/step - loss: 0.6338 - accuracy: 0.6731 - val_loss: 0.5882 - val_accuracy: 0.7310
Epoch 4/10
21/21 [==============================] - 18s 872ms/step - loss: 0.4889 - accuracy: 0.7854 - val_loss: 0.4445 - val_accuracy: 0.8047
Epoch 5/10
21/21 [==============================] - 18s 872ms/step - loss: 0.3911 - accuracy: 0.8369 - val_loss: 0.3870 - val_accuracy: 0.8352
Epoch 6/10
21/21 [==============================] - 18s 877ms/step - loss: 0.3544 - accuracy: 0.8542 - val_loss: 0.3420 - val_accuracy: 0.8571
Epoch 7/10
21/21 [==============================] - 19s 900ms/step - loss: 0.3262 - accuracy: 0.8700 - val_loss: 0.3135 - val_accuracy: 0.8762
Epoch 8/10
21/21 [==============================] - 18s 871ms/step - loss: 0.2770 - accuracy: 0.8977 - val_loss: 0.2739 - val_accuracy: 0.8923
Epoch 9/10
21/21 [==============================] - 18s 872ms/step - loss: 0.2863 - accuracy: 0.8958 - val_loss: 0.2703 - val_accuracy: 0.8942
Epoch 10/10
21/21 [==============================] - 18s 875ms/step - loss: 0.2232 - accuracy: 0.9150 - val_loss: 0.2543 - val_accuracy: 0.9037

Evaluar el modelo

Ahora, veamos cómo funciona el modelo. Se devolverán dos valores. Pérdida (un número que representa nuestro error, los valores más bajos son mejores) y precisión.

results = model.evaluate(test_dataset, steps=HPARAMS.eval_steps)
print(results)
196/196 [==============================] - 16s 82ms/step - loss: 0.3748 - accuracy: 0.8500
[0.37483155727386475, 0.8500000238418579]

Cree un gráfico de precisión / pérdida a lo largo del tiempo

model.fit() devuelve un objeto History que contiene un diccionario con todo lo que sucedió durante el entrenamiento:

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

Hay cuatro entradas: una para cada métrica supervisada durante el entrenamiento y la validación. Podemos usarlos para trazar la pérdida de entrenamiento y validación para comparar, así como la precisión de entrenamiento y validación:

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)

# "-r^" is for solid red line with triangle markers.
plt.plot(epochs, loss, '-r^', label='Training loss')
# "-b0" is for solid blue line with circle markers.
plt.plot(epochs, val_loss, '-bo', label='Validation loss')
plt.title('Training and validation loss')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend(loc='best')

plt.show()

png

plt.clf()   # clear figure

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

plt.show()

png

Observe que la pérdida de entrenamiento disminuye con cada época y la precisión del entrenamiento aumenta con cada época. Esto se espera cuando se usa una optimización de descenso de gradiente; debe minimizar la cantidad deseada en cada iteración.

Regularización de grafos

Ahora estamos listos para probar la regularización de gráficos utilizando el modelo base que construimos anteriormente. Usaremos la clase contenedora GraphRegularization proporcionada por el marco de aprendizaje estructurado neuronal para envolver el modelo base (bi-LSTM) para incluir la regularización de gráficos. El resto de los pasos para entrenar y evaluar el modelo de gráfico regularizado son similares a los del modelo base.

Crear modelo de gráfico regularizado

Para evaluar el beneficio incremental de la regularización de gráficos, crearemos una nueva instancia de modelo base. Esto se debe a que el model ya se ha entrenado para algunas iteraciones y la reutilización de este modelo entrenado para crear un modelo con regularización de gráficos no será una comparación justa para el model .

# Build a new base LSTM model.
base_reg_model = make_bilstm_model()
# Wrap the base model with graph regularization.
graph_reg_config = nsl.configs.make_graph_reg_config(
    max_neighbors=HPARAMS.num_neighbors,
    multiplier=HPARAMS.graph_regularization_multiplier,
    distance_type=HPARAMS.distance_type,
    sum_over_axis=-1)
graph_reg_model = nsl.keras.GraphRegularization(base_reg_model,
                                                graph_reg_config)
graph_reg_model.compile(
    optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

Entrena el modelo

graph_reg_history = graph_reg_model.fit(
    train_dataset,
    validation_data=validation_dataset,
    epochs=HPARAMS.train_epochs,
    verbose=1)
Epoch 1/10
/tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/indexed_slices.py:432: UserWarning: Converting sparse IndexedSlices to a dense Tensor of unknown shape. This may consume a large amount of memory.
  "Converting sparse IndexedSlices to a dense Tensor of unknown shape. "
21/21 [==============================] - 22s 1s/step - loss: 0.6925 - accuracy: 0.5135 - scaled_graph_loss: 7.8682e-06 - val_loss: 0.6925 - val_accuracy: 0.5207
Epoch 2/10
21/21 [==============================] - 22s 1s/step - loss: 0.6902 - accuracy: 0.5373 - scaled_graph_loss: 2.3502e-05 - val_loss: 0.6591 - val_accuracy: 0.6627
Epoch 3/10
21/21 [==============================] - 21s 981ms/step - loss: 0.6376 - accuracy: 0.6942 - scaled_graph_loss: 0.0028 - val_loss: 0.6867 - val_accuracy: 0.5343
Epoch 4/10
21/21 [==============================] - 20s 975ms/step - loss: 0.6240 - accuracy: 0.7031 - scaled_graph_loss: 9.6606e-04 - val_loss: 0.5891 - val_accuracy: 0.7572
Epoch 5/10
21/21 [==============================] - 20s 973ms/step - loss: 0.5111 - accuracy: 0.7896 - scaled_graph_loss: 0.0059 - val_loss: 0.4260 - val_accuracy: 0.8207
Epoch 6/10
21/21 [==============================] - 21s 981ms/step - loss: 0.3816 - accuracy: 0.8508 - scaled_graph_loss: 0.0157 - val_loss: 0.3182 - val_accuracy: 0.8682
Epoch 7/10
21/21 [==============================] - 20s 976ms/step - loss: 0.3488 - accuracy: 0.8704 - scaled_graph_loss: 0.0202 - val_loss: 0.3156 - val_accuracy: 0.8749
Epoch 8/10
21/21 [==============================] - 20s 973ms/step - loss: 0.3227 - accuracy: 0.8815 - scaled_graph_loss: 0.0198 - val_loss: 0.2746 - val_accuracy: 0.8932
Epoch 9/10
21/21 [==============================] - 21s 1s/step - loss: 0.3058 - accuracy: 0.8958 - scaled_graph_loss: 0.0220 - val_loss: 0.2938 - val_accuracy: 0.8833
Epoch 10/10
21/21 [==============================] - 21s 979ms/step - loss: 0.2789 - accuracy: 0.9008 - scaled_graph_loss: 0.0233 - val_loss: 0.2622 - val_accuracy: 0.8981

Evaluar el modelo

graph_reg_results = graph_reg_model.evaluate(test_dataset, steps=HPARAMS.eval_steps)
print(graph_reg_results)
196/196 [==============================] - 16s 82ms/step - loss: 0.3543 - accuracy: 0.8508
[0.354336142539978, 0.8507599830627441]

Cree un gráfico de precisión / pérdida a lo largo del tiempo

graph_reg_history_dict = graph_reg_history.history
graph_reg_history_dict.keys()
dict_keys(['loss', 'accuracy', 'scaled_graph_loss', 'val_loss', 'val_accuracy'])

Hay cinco entradas en total en el diccionario: pérdida de entrenamiento, precisión de entrenamiento, pérdida de gráfico de entrenamiento, pérdida de validación y precisión de validación. Podemos trazarlos todos juntos para compararlos. Tenga en cuenta que la pérdida de gráficos solo se calcula durante el entrenamiento.

acc = graph_reg_history_dict['accuracy']
val_acc = graph_reg_history_dict['val_accuracy']
loss = graph_reg_history_dict['loss']
graph_loss = graph_reg_history_dict['scaled_graph_loss']
val_loss = graph_reg_history_dict['val_loss']

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

plt.clf()   # clear figure

# "-r^" is for solid red line with triangle markers.
plt.plot(epochs, loss, '-r^', label='Training loss')
# "-gD" is for solid green line with diamond markers.
plt.plot(epochs, graph_loss, '-gD', label='Training graph loss')
# "-b0" is for solid blue line with circle markers.
plt.plot(epochs, val_loss, '-bo', label='Validation loss')
plt.title('Training and validation loss')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend(loc='best')

plt.show()

png

plt.clf()   # clear figure

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

plt.show()

png

El poder del aprendizaje semi-supervisado

El aprendizaje semi-supervisado y, más específicamente, la regularización de gráficos en el contexto de este tutorial, puede ser realmente poderoso cuando la cantidad de datos de entrenamiento es pequeña. La falta de datos de entrenamiento se compensa aprovechando la similitud entre las muestras de entrenamiento, lo que no es posible en el aprendizaje supervisado tradicional.

Definimos la relación de supervisión como la relación entre las muestras de entrenamiento y el número total de muestras, que incluye las muestras de entrenamiento, validación y prueba. En este cuaderno, hemos utilizado un índice de supervisión de 0.05 (es decir, el 5% de los datos etiquetados) para entrenar tanto el modelo base como el modelo regularizado por gráficos. Ilustramos el impacto del índice de supervisión en la precisión del modelo en la celda a continuación.

# Accuracy values for both the Bi-LSTM model and the feed forward NN model have
# been precomputed for the following supervision ratios.

supervision_ratios = [0.3, 0.15, 0.05, 0.03, 0.02, 0.01, 0.005]

model_tags = ['Bi-LSTM model', 'Feed Forward NN model']
base_model_accs = [[84, 84, 83, 80, 65, 52, 50], [87, 86, 76, 74, 67, 52, 51]]
graph_reg_model_accs = [[84, 84, 83, 83, 65, 63, 50],
                        [87, 86, 80, 75, 67, 52, 50]]

plt.clf()  # clear figure

fig, axes = plt.subplots(1, 2)
fig.set_size_inches((12, 5))

for ax, model_tag, base_model_acc, graph_reg_model_acc in zip(
    axes, model_tags, base_model_accs, graph_reg_model_accs):

  # "-r^" is for solid red line with triangle markers.
  ax.plot(base_model_acc, '-r^', label='Base model')
  # "-gD" is for solid green line with diamond markers.
  ax.plot(graph_reg_model_acc, '-gD', label='Graph-regularized model')
  ax.set_title(model_tag)
  ax.set_xlabel('Supervision ratio')
  ax.set_ylabel('Accuracy(%)')
  ax.set_ylim((25, 100))
  ax.set_xticks(range(len(supervision_ratios)))
  ax.set_xticklabels(supervision_ratios)
  ax.legend(loc='best')

plt.show()
<Figure size 432x288 with 0 Axes>

png

Se puede observar que a medida que disminuye la relación de superivisión, la precisión del modelo también disminuye. Esto es cierto tanto para el modelo base como para el modelo regularizado por gráficos, independientemente de la arquitectura del modelo utilizada. Sin embargo, observe que el modelo con regularización de gráficos funciona mejor que el modelo base para ambas arquitecturas. En particular, para el modelo Bi-LSTM, cuando el índice de supervisión es 0.01, la precisión del modelo con regularización de gráficos es ~ 20% mayor que la del modelo base. Esto se debe principalmente al aprendizaje semi-supervisado para el modelo de regularización de gráficos, donde se usa la similitud estructural entre las muestras de entrenamiento además de las muestras de entrenamiento en sí mismas.

Conclusión

Hemos demostrado el uso de la regularización de gráficos utilizando el marco de aprendizaje estructurado neuronal (NSL) incluso cuando la entrada no contiene un gráfico explícito. Consideramos la tarea de clasificación de sentimientos de las reseñas de películas de IMDB para lo cual sintetizamos un gráfico de similitud basado en incrustaciones de reseñas. Alentamos a los usuarios a experimentar más variando los hiperparámetros, la cantidad de supervisión y utilizando diferentes arquitecturas de modelos.