提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档
文章目录- 前言
- 一、路透社数据集
- 二、步骤
- 1.导入Keras
- 2、加载路透社数据集
- 3、准备数据
- 4、构建网络
- 4.1 构建模型
- 4.2 编译模型
- 4.3 准备验证集
- 4.4 训练模型
- 5、绘制图像
- 6、重新训练一个新的模型
- 7、使用训练好的网络在新数据上生成预测结果
- 8、处理标签和损失的另一种方法
- 9、 中间层维度足够大的重要性
- 总结
前言
笔者权当做笔记，借鉴的是《Python 深度学习》这本书，里面的代码也都是书上的代码，用的是jupyter notebook 编写代码
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考
一、路透社数据集包含了许多短新闻及其对应的主题。是一个简单广泛的文本分类数据集。包括46个不同的主题：某些主题的样本更多，训练集中每个主题都有至少10个样本。
和IMDB一样，路透社数据集也是内置在Keras的一部分
2、加载路透社数据集
from keras.datasets import reuters # num_words=10 000 限制的是前10 000个最常出现的单词 (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = reuters.load_data(num_words=10000)
我们有8982个训练样本和2246个测试样本
train_data[0] # 每一个样本都是整数列表
# 将索引解码为单词 word_index = reuters.get_word_index() reverse_word_index = dict([(value, key) for (key, value) in word_index.items()]) # 反转字典 decoded_newswire = ' '.join([reverse_word_index.get(i - 3, '?') for i in train_data[0]]) # 索引减去3，因为0、1、2是为padding(填充)、start of sequence(序列开始)、unknown(未知词)分别保留的索引 decoded_newswire3、准备数据
和上一次一样，要将数据向量化 同样我们还用one-hot编码
import numpy as np
def vectorize_sequences(sequences, dimension=10000):
results = np.zeros((len(sequences), dimension)) # (8982, 10000)的零矩阵
for i, sequence in enumerate(sequences): # enumerate 这个就是从0开始编码的那种
results[i, sequence] = 1.
return results
# 数据向量化
x_train = vectorize_sequences(train_data)
x_test = vectorize_sequences(test_data)
def to_one_hot(labels, dimension=46):
results = np.zeros((len(labels), dimension)) # (8982, 46)的零矩阵
for i, label in enumerate(labels):
results[i, label] = 1. # 相当于就是在编号i这一行，然后对应的类别号列编成1
return results
# 标签向量化
one_hot_train_labels = to_one_hot(train_labels)
one_hot_test_labels = to_one_hot(test_labels)
上面的那个也可以用Keras内置方法实现这个操作
# 上述向量化其实Keras内置也可以实现 from keras.utils.np_utils import to_categorical # 独热编码 one_hot_train_labels = to_categorical(train_labels) one_hot_test_labels = to_categorical(test_labels)4、构建网络 4.1 构建模型
from keras import models from keras import layers model = models.Sequential() model.add(layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(10000, ))) model.add(layers.Dense(64, activation='relu')) model.add(layers.Dense(46, activation='softmax'))
# 多元分类的交叉熵 loss='categorical_crossentropy' model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])4.3 准备验证集
# 和上次的一样用切片来做即可 x_val = x_train[:1000] # 前1000个是验证集 partial_x_train = x_train[1000:] y_val = one_hot_train_labels[:1000] partial_y_train = one_hot_train_labels[1000:]4.4 训练模型
h = model.fit(partial_x_train, partial_y_train, epochs=20, batch_size=512, validation_data=(x_val, y_val))5、绘制图像
import matplotlib.pyplot as plt
loss = h.history['loss']
val_loss = h.history['val_loss']
epochs = range(1, len(loss) + 1)
plt.plot(epochs, loss, 'ro', label='Training loss')
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() # 清空图像
acc = h.history['accuracy']
val_acc = h.history['val_accuracy']
plt.plot(epochs, acc, 'ro', 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()
我们得出在第7轮的之后要出现“过拟合”现象
model = models.Sequential() model.add(layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(10000, ))) model.add(layers.Dense(64, activation='relu')) model.add(layers.Dense(46, activation='softmax')) model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(partial_x_train, partial_y_train, epochs=7, batch_size=512, validation_data=(x_val, y_val)) results = model.evaluate(x_test, one_hot_test_labels)
只能得到约78%的精度
import copy # 复制 test_labels_copy = copy.copy(test_labels) np.random.shuffle(test_labels_copy) hits_array = np.array(test_labels) == np.array(test_labels_copy) float(np.sum(hits_array)) / len(test_labels)
完全随机的精度是18%
predictions = model.predict(x_test) print(predictions[0].shape) print(str(np.sum(predictions[0]))) # 概率加起来就是1 print(np.argmax(predictions[0])) # 这个数据哪一个分类概率最大8、处理标签和损失的另一种方法
就是使用loss="sparse_categotical_crossentropy"这样Keras会自动进行分类编码9、 中间层维度足够大的重要性
model = models.Sequential() model.add(layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(10000, ))) model.add(layers.Dense(4, activation='relu')) # 测试中间层维度变小带来的影响 model.add(layers.Dense(46, activation='softmax')) model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(partial_x_train, partial_y_train, epochs=20, batch_size=128, validation_data=(x_val, y_val))
可以很清楚的发现，中间层压缩到很小的维度后，准确率变低了许多，可能的原因是信息的缺失。
总结
这个是我单纯看书跟着敲的，权当作笔记了，后续还要继续学习。强推《Python 深度学习》
