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Este notebook classifica avaliações de filmes como positiva ou negativa usando o texto da avaliação. Isto é um exemplo de classificação binária —ou duas-classes—, um importante e bastante aplicado tipo de problema de aprendizado de máquina.
Usaremos a base de dados IMDB que contém avaliaçòes de mais de 50000 filmes da base de dados Internet Movie Database. A base é dividida em 25000 avaliações para treinamento e 25000 para teste. Os conjuntos de treinamentos e testes são balanceados, ou seja, eles possuem a mesma quantidade de avaliações positivas e negativas.
O notebook utiliza tf.keras, uma API alto-nível para construir e treinar modelos com TensorFlow. Para mais tutoriais avançados de classificação de textos usando tf.keras, veja em MLCC Text Classification Guide.
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
print(tf.__version__)
2.6.0
Baixe a base de dados IMDB
A base de dados vem empacotada com TensorFlow. Ela já vem pré-processada de forma que as avaliações (sequências de palavras) foram convertidas em sequências de inteiros, onde cada inteiro representa uma palavra específica no dicionário.
O código abaixo baixa a base de dados IMDB para a sua máquina (ou usa a cópia em cache, caso já tenha baixado):"
imdb = keras.datasets.imdb
(train_data, train_labels), (test_data, 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 17473536/17464789 [==============================] - 0s 0us/step
O argumento num_words=10000 mantém as 10000 palavras mais frequentes no conjunto de treinamento. As palavras mais raras são descartadas para preservar o tamanho dos dados de forma maleável.
Explore os dados
Vamos parar um momento para entender o formato dos dados. O conjunto de dados vem pré-processado: cada exemplo é um array de inteiros representando as palavras da avaliação do filme. Cada label é um inteiro com valor ou de 0 ou 1, onde 0 é uma avaliação negativa e 1 é uma avaliação positiva.
print("Training entries: {}, labels: {}".format(len(train_data), len(train_labels)))
Training entries: 25000, labels: 25000
O texto das avaliações foi convertido para inteiros, onde cada inteiro representa uma palavra específica no dicionário. Isso é como se parece a primeira revisão:
print(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]
As avaliações dos filmes têm tamanhos diferentes. O código abaixo mostra o número de palavras da primeira e segunda avaliação. Sabendo que o número de entradas da rede neural tem que ser o mesmo também, temos que resolver isto mais tarde.
len(train_data[0]), len(train_data[1])
(218, 189)
Converta os inteiros de volta a palavras
É útil saber como converter inteiros de volta a texto. Aqui, criaremos uma função de ajuda para consultar um objeto dictionary que contenha inteiros mapeados em strings:
# Um dicionário mapeando palavras em índices inteiros
word_index = imdb.get_word_index()
# Os primeiros índices são reservados
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
reverse_word_index = dict([(value, key) for (key, value) in word_index.items()])
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 1654784/1641221 [==============================] - 0s 0us/step
Agora, podemos usar a função decode_review para mostrar o texto da primeira avaliação:
decode_review(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"
Prepare os dados
As avaliações —os arrays de inteiros— devem ser convertidas em tensores (tensors) antes de alimentar a rede neural. Essa conversão pode ser feita de duas formas:
Converter os arrays em vetores de 0s e 1s indicando a ocorrência da palavra, similar com one-hot encoding. Por exemplo, a sequência [3, 5] se tornaria um vetor de 10000 dimensões, onde todos seriam 0s, tirando 3 e 5, que são 1s. Depois, faça disso a primeira camada da nossa rede neural — a Dense layer — que pode trabalhar com dados em ponto flutuante. Essa abordagem é intensa em relação a memória, logo requer uma matriz de tamanho
num_words * num_reviews.Alternativamente, podemos preencher o array para que todos tenho o mesmo comprimento, e depois criar um tensor inteiro de formato
max_length * num_reviews. Podemos usar uma camada embedding capaz de lidar com o formato como a primeira camada da nossa rede.
Nesse tutorial, usaremos a segunda abordagem.
Já que as avaliações dos filmes devem ter o mesmo tamanho, usaremos a função pad_sequences para padronizar os tamanhos:
train_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(train_data,
value=word_index["<PAD>"],
padding='post',
maxlen=256)
test_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(test_data,
value=word_index["<PAD>"],
padding='post',
maxlen=256)
Agora, vamos olhar o tamanho dos exemplos:
len(train_data[0]), len(train_data[1])
(256, 256)
E inspecionar as primeiras avaliações (agora preenchidos):
print(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 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0]
Construindo o modelo
A rede neural é criada por camadas empilhadas —isso necessita duas decisões arquiteturais principais:
- Quantas camadas serão usadas no modelo?
- Quantas hidden units são usadas em cada camada?
Neste exemplo, os dados de entrada são um array de palavras-índices. As labels para predizer são ou 0 ou 1. Vamos construir um modelo para este problema:
# O formato de entrada é a contagem vocabulário usados pelas avaliações dos filmes (10000 palavras)
vocab_size = 10000
model = keras.Sequential()
model.add(keras.layers.Embedding(vocab_size, 16))
model.add(keras.layers.GlobalAveragePooling1D())
model.add(keras.layers.Dense(16, activation='relu'))
model.add(keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
model.summary()
2021-08-13 19:41:00.635586: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:937] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero 2021-08-13 19:41:00.642489: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:937] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero 2021-08-13 19:41:00.643426: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:937] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero Model: "sequential" _________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= embedding (Embedding) (None, None, 16) 160000 _________________________________________________________________ global_average_pooling1d (Gl (None, 16) 0 _________________________________________________________________ dense (Dense) (None, 16) 272 _________________________________________________________________ dense_1 (Dense) (None, 1) 17 ================================================================= Total params: 160,289 Trainable params: 160,289 Non-trainable params: 0 _________________________________________________________________ 2021-08-13 19:41:00.645808: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX2 AVX512F FMA To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 2021-08-13 19:41:00.646404: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:937] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero 2021-08-13 19:41:00.647430: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:937] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero 2021-08-13 19:41:00.648403: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:937] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero 2021-08-13 19:41:01.191573: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:937] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero 2021-08-13 19:41:01.192518: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:937] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero 2021-08-13 19:41:01.193438: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:937] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero 2021-08-13 19:41:01.194386: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1510] Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 14648 MB memory: -> device: 0, name: Tesla V100-SXM2-16GB, pci bus id: 0000:00:05.0, compute capability: 7.0
As camadas são empilhadas sequencialmente para construir o classificador:
- A primeira camada é uma camada
Embedding(Embeddinglayer). Essa camada pega o vocabulário em inteiros e olha o vetor embedding em cada palavra-index. Esses vetores são aprendidos pelo modelo, ao longo do treinamento. Os vetores adicionam a dimensão ao array de saída. As dimensões resultantes são:(batch, sequence, embedding). - Depois, uma camada
GlobalAveragePooling1Dretorna um vetor de saída com comprimento fixo para cada exemplo fazendo a média da sequência da dimensão. Isso permite o modelo de lidar com entradas de tamanhos diferentes da maneira mais simples possível. - Esse vetor de saída com tamanho fixo passa por uma camada fully-connected (
Dense) layer com 16 hidden units. - A última camada é uma densely connected com um único nó de saída. Usando uma função de ativação
sigmoid, esse valor é um float que varia entre 0 e 1, representando a probabilidade, ou nível de confiança.
Hidden units
O modelo abaixo tem duas camadas intermediárias ou "hidden" (hidden layers), entre a entrada e saída. O número de saídas (unidades— units—, nós ou neurônios) é a dimensão do espaço representacional para a camada. Em outras palavras, a quantidade de liberdade que a rede é permitida enquanto aprende uma representação interna.
Se o modelo tem mais hidden units (um espaço representacional de maior dimensão), e/ou mais camadas, então a rede pode aprender representações mais complexas. Entretanto, isso faz com que a rede seja computacionalmente mais custosa e pode levar ao aprendizado de padrões não desejados— padrões que melhoram a performance com os dados de treinamento, mas não com os de teste. Isso se chama overfitting, e exploraremos mais tarde.
Função Loss e otimizadores (optimizer)
O modelo precisa de uma função loss e um otimizador (optimizer) para treinamento. Já que é um problema de classificação binário e o modelo tem como saída uma probabilidade (uma única camada com ativação sigmoide), usaremos a função loss binary_crossentropy.
Essa não é a única escolha de função loss, você poderia escolher, no lugar, a mean_squared_error. Mas, geralmente, binary_crossentropy é melhor para tratar probabilidades— ela mede a "distância" entre as distribuições de probabilidade, ou, no nosso caso, sobre a distribuição real e as previsões.
Mais tarde, quando explorarmos problemas de regressão (como, predizer preço de uma casa), veremos como usar outra função loss chamada mean squared error.
Agora, configure o modelo para usar o optimizer a função loss:
model.compile(optimizer='adam',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
Crie um conjunto de validação
Quando treinamos. queremos checar a acurácia do modelo com os dados que ele nunca viu. Crie uma conjunto de validação tirando 10000 exemplos do conjunto de treinamento original. (Por que não usar o de teste agora? Nosso objetivo é desenvolver e melhorar (tunar) nosso modelo usando somente os dados de treinamento, depois de usar o teste uma única vez para avaliar a previsão).
x_val = train_data[:10000]
partial_x_train = train_data[10000:]
y_val = train_labels[:10000]
partial_y_train = train_labels[10000:]
Treine o modelo
Treine o modelo em 40 epochs com mini-batches de 512 exemplos. Essas 40 iterações sobre todos os exemplos nos tensores x_train e y_train. Enquanto treina, monitore os valores do loss e da acurácia do modelo nos 10000 exemplos do conjunto de validação:
history = model.fit(partial_x_train,
partial_y_train,
epochs=40,
batch_size=512,
validation_data=(x_val, y_val),
verbose=1)
2021-08-13 19:41:01.957999: I tensorflow/compiler/mlir/mlir_graph_optimization_pass.cc:185] None of the MLIR Optimization Passes are enabled (registered 2) Epoch 1/40 30/30 [==============================] - 1s 9ms/step - loss: 0.6921 - accuracy: 0.5348 - val_loss: 0.6907 - val_accuracy: 0.5012 Epoch 2/40 30/30 [==============================] - 0s 4ms/step - loss: 0.6879 - accuracy: 0.5522 - val_loss: 0.6852 - val_accuracy: 0.6461 Epoch 3/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.6796 - accuracy: 0.6538 - val_loss: 0.6751 - val_accuracy: 0.7048 Epoch 4/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.6650 - accuracy: 0.7141 - val_loss: 0.6584 - val_accuracy: 0.7496 Epoch 5/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.6428 - accuracy: 0.7672 - val_loss: 0.6353 - val_accuracy: 0.7492 Epoch 6/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.6135 - accuracy: 0.7903 - val_loss: 0.6051 - val_accuracy: 0.7895 Epoch 7/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.5778 - accuracy: 0.8115 - val_loss: 0.5698 - val_accuracy: 0.8056 Epoch 8/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.5373 - accuracy: 0.8313 - val_loss: 0.5321 - val_accuracy: 0.8194 Epoch 9/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.4955 - accuracy: 0.8467 - val_loss: 0.4950 - val_accuracy: 0.8287 Epoch 10/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.4555 - accuracy: 0.8583 - val_loss: 0.4617 - val_accuracy: 0.8392 Epoch 11/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.4193 - accuracy: 0.8679 - val_loss: 0.4323 - val_accuracy: 0.8469 Epoch 12/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.3877 - accuracy: 0.8761 - val_loss: 0.4063 - val_accuracy: 0.8535 Epoch 13/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.3598 - accuracy: 0.8854 - val_loss: 0.3852 - val_accuracy: 0.8599 Epoch 14/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.3364 - accuracy: 0.8894 - val_loss: 0.3676 - val_accuracy: 0.8633 Epoch 15/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.3154 - accuracy: 0.8961 - val_loss: 0.3534 - val_accuracy: 0.8675 Epoch 16/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.2978 - accuracy: 0.9004 - val_loss: 0.3420 - val_accuracy: 0.8688 Epoch 17/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.2819 - accuracy: 0.9039 - val_loss: 0.3315 - val_accuracy: 0.8731 Epoch 18/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.2684 - accuracy: 0.9079 - val_loss: 0.3228 - val_accuracy: 0.8748 Epoch 19/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.2550 - accuracy: 0.9127 - val_loss: 0.3165 - val_accuracy: 0.8764 Epoch 20/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.2435 - accuracy: 0.9178 - val_loss: 0.3099 - val_accuracy: 0.8785 Epoch 21/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.2327 - accuracy: 0.9205 - val_loss: 0.3058 - val_accuracy: 0.8784 Epoch 22/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.2228 - accuracy: 0.9249 - val_loss: 0.3006 - val_accuracy: 0.8816 Epoch 23/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.2138 - accuracy: 0.9278 - val_loss: 0.2971 - val_accuracy: 0.8821 Epoch 24/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.2053 - accuracy: 0.9297 - val_loss: 0.2949 - val_accuracy: 0.8816 Epoch 25/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.1972 - accuracy: 0.9341 - val_loss: 0.2917 - val_accuracy: 0.8831 Epoch 26/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.1899 - accuracy: 0.9374 - val_loss: 0.2904 - val_accuracy: 0.8833 Epoch 27/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.1828 - accuracy: 0.9401 - val_loss: 0.2890 - val_accuracy: 0.8841 Epoch 28/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.1761 - accuracy: 0.9437 - val_loss: 0.2880 - val_accuracy: 0.8848 Epoch 29/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.1699 - accuracy: 0.9450 - val_loss: 0.2866 - val_accuracy: 0.8841 Epoch 30/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.1638 - accuracy: 0.9485 - val_loss: 0.2862 - val_accuracy: 0.8841 Epoch 31/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.1579 - accuracy: 0.9503 - val_loss: 0.2857 - val_accuracy: 0.8859 Epoch 32/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.1526 - accuracy: 0.9533 - val_loss: 0.2859 - val_accuracy: 0.8855 Epoch 33/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.1469 - accuracy: 0.9550 - val_loss: 0.2870 - val_accuracy: 0.8865 Epoch 34/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.1419 - accuracy: 0.9573 - val_loss: 0.2878 - val_accuracy: 0.8851 Epoch 35/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.1374 - accuracy: 0.9590 - val_loss: 0.2901 - val_accuracy: 0.8838 Epoch 36/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.1328 - accuracy: 0.9604 - val_loss: 0.2895 - val_accuracy: 0.8853 Epoch 37/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.1287 - accuracy: 0.9629 - val_loss: 0.2902 - val_accuracy: 0.8861 Epoch 38/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.1239 - accuracy: 0.9643 - val_loss: 0.2925 - val_accuracy: 0.8843 Epoch 39/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.1197 - accuracy: 0.9663 - val_loss: 0.2941 - val_accuracy: 0.8851 Epoch 40/40 30/30 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.1157 - accuracy: 0.9679 - val_loss: 0.2952 - val_accuracy: 0.8844
Avalie o modelo
E vamos ver como o modelo se saiu. Dois valores serão retornados. Loss (um número que representa o nosso erro, valores mais baixos são melhores), e acurácia.
results = model.evaluate(test_data, test_labels, verbose=2)
print(results)
782/782 - 1s - loss: 0.3137 - accuracy: 0.8739 [0.3136511445045471, 0.8739200234413147]
Esta é uma abordagem ingênua que conseguiu uma acurácia de 87%. Com abordagens mais avançadas, o modelo deve chegar em 95%.
Crie um gráfico de acurácia e loss por tempo
model.fit() retorna um objeto History que contém um dicionário de tudo o que aconteceu durante o treinamento:
history_dict = history.history
history_dict.keys()
dict_keys(['loss', 'accuracy', 'val_loss', 'val_accuracy'])
Tem 4 entradas: uma para cada métrica monitorada durante a validação e treinamento. Podemos usá-las para plotar a comparação do loss de treinamento e validação, assim como a acurácia de treinamento e validação:
import matplotlib.pyplot as plt
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()
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()
No gráfico, os pontos representam o loss e acurácia de treinamento, e as linhas são o loss e a acurácia de validação.
Esse não é o caso do loss e da acurácia de validação— eles parecem ter um pico depois de 20 epochs. Isso é um exemplo de overfitting: o modelo desempenha melhor nos dados de treinamento do que quando usado com dados nunca vistos. Depois desse ponto, o modelo otimiza além da conta e aprende uma representação especifica para os dados de treinamento e não generaliza para os dados de teste.
Para esse caso particular, podemos prevenir o overfitting simplesmente parando o treinamento após mais ou menos 20 epochs. Depois, você verá como fazer isso automaticamente com um callback.
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