[AI] 多元分類問題

認識路透社(Reuters)資料集

• 透過 tensorflow 引入資料集

  • 參數
    • path: 數據的緩存位置（相對於 ~/.keras/dataset）。
    • num_words: 整數或 None。單詞按其出現頻率（在訓練集中）進行排名，並且僅保留 num_words 個最常見的單詞。任何較不常見的單詞在序列數據中都將顯示為 oov_char值。如果為 None，則保留所有單詞。默認為 None。
    • skip_top: 跳過前 N 個最常出現的單詞（這些單詞可能沒有信息量）。這些單詞在數據集中將顯示為 oov_char 值。0 表示不跳過任何單詞。默認為 0。
    • maxlen: int 或 None。最大序列長度。任何較長的序列都將被截斷。None 表示不截斷。默認為 None。
    • test_split: 介於 0. 與 1. 之間的浮點數。用作測試資料集的比例。0.2 表示 20% 的資料集用作測試資料。預設值為 0.2。
    • seed: 整數。用於可重複資料洗牌的種子。
    • start_char: 整數。序列的開頭將標記為此字元。0 通常是填充字元。預設值為 1。
    • oov_char: 整數。超出詞彙表的字元。由於 num_words 或 skip_top 限制而被刪除的詞彙將替換為此字元。
    • index_from: 整數。使用此索引及更高的索引來索引實際詞彙。
  • 回傳值
    • Numpy 陣列的 tuple: (x_train, y_train), (x_test, y_test)。
  • 相同於 IMDB 資料集，資料集包含了許多相異單字，這數字對訓練而言非常龐大，且對分類任務沒什麼幫助，所以我們只保留 10000 個最常出現的單字

  from tensorflow.keras.datasets import reuters
  (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = reuters.load_data(num_words=10000)
  

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• Reuters 路透社資料集是 1986 年由路透社發佈的一組簡短新聞和對應主題的資料集，被廣泛用於文章分類的研究。

  print(train_data.shape)
  print(train_labels.shape)
  print(test_data.shape)
  print(test_labels.shape)
  
  > (8982,)
  > (8982,)
  > (2246,)
  > (2246,)
  

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• 類似於 IMDB，資料的組成是由一連串的數字所組成，如：
  $\begin{array}{|c|c|c|c|c|c|c|c|c|c|c|} \hline \text{(保留)} & \text{the} & \text{of} & \text{to} & \text{…} & \text{mln} & \text{…} & \text{much} & \text{…} & \text{w} & \text{…} \\ \hline 0 & 1 & 2 & 3 & … & 8 & … & 386 & … & 1969 & …\\ \hline \end{array}$

  • 每個數字代表一個單字，編號愈前面代表愈常用。

  print(train_data[0])
  
  > [1, 2, 2, 8, 43, 10, 447, 5, 25, 207, 270, 5, 3095, 111, 16, 369, 186, ................]
  

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  • 我們可以用 imdb.get_word_index(path="imdb_word_index.json") 來得到這個字典，並試著還原原始評論。
  • 注意按引 0~2 為留保字，故索引值需位移 3。

  dict = imdb.get_word_index(path="imdb_word_index.json")
  index_to_word = {value: key for key, value in dict.items()}
  sentence_0 = ' '.join([index_to_word.get(idx, '?') for idx in train_data[0]])
  print(sentence_0)
  
  > ? ? ? said as a result of its december acquisition of space co it expects earnings per share in 1987 of 1 15 to 1 30 ...
  

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  • labels 是由 0 到 45 之間的整數，用來表示特定的主題。

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

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準備資料

• multi-hot 法
  $\begin{array}{cc|c|c|c|c|c|c} \text{data}&&1&2&3&4&5&6\\\hline [1,2,3]&\rightarrow&1&1&1&0&0&0\\ [2,4,5]&\rightarrow&0&1&0&1&1&0\\ [2,3,6]&\rightarrow&0&1&1&0&0&1\\ \end{array}$

import numpy as np

def vectorize_sequences(sequences, dimension=10000):
    results = np.zeros((len(sequences), dimension))
    for i, sequence in enumerate(sequences):
        results[i, sequence] = 1.
    return results
  
x_train = vectorize_sequences(train_data)
x_test = vectorize_sequences(test_data)

• 我們需要對 labels 作 ont-hot 處理，其對應的 loss function 為 categorical_crossentropy
• 若不使用 multi-hot 則要選用 sparse_categorical_crossentropy
• one-hot
  $\begin{array}{cc|c|c|c|c|c} \text{labels}&&1&2&3&4&5\\\hline 1&\rightarrow&1&0&0&0&0\\ 3&\rightarrow&0&0&1&0&0\\ 4&\rightarrow&0&0&0&1&0\\ \end{array}$

def to_one_hot(labels):
    shift = np.min(labels)
    dimension = np.max(labels) - shift + 1
    results = np.zeros((len(labels), dimension))
    
    for i, label in enumerate(labels):
        results[i, label - shift] = 1.
    return results
    
y_train = to_one_hot(train_labels)
y_test = to_one_hot(test_labels)

• Keras 則提供了 to_categorical 可以處理相同的工作

from tensorflow.keras.utils import to_categorical

y_train = to_categorical(train_labels)
y_test = to_categorical(test_labels)

建立神經網路

• 我們在 IMDB 資料集中使用了 16 維的空間，但對於一個有 46 類的分類問題，可能會因維度不足造成資訊遺失。我們嘗試提高層的單元數：
• 我設計以下的三層神經網路架構：
  $\begin{array}{ccc} \text{輸入(向量化文字)}\\ \downarrow\\ \boxed{\text{密集(單元=64)}} & \text{relu} & \text{hidden layer}\\ \downarrow\\ \boxed{\text{密集(單元=64)}} & \text{relu} & \text{hidden layer}\\ \downarrow\\ \boxed{\text{密集(單元=46)}} & \text{softmax} & \text{output layer}\\ \downarrow\\ \text{輸出(預測值)}\\ \end{array}$

  import tensorflow as tf
  from tensorflow import keras
  from tensorflow.keras import layers
  
  model = keras.Sequential([
      layers.Dense(64, activation='relu'),
      layers.Dense(64, activation='relu'),
      layers.Dense(46, activation='softmax')
  ])
  

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  • compile

  model.compile(optimizer='rmsprop',
                loss='categorical_crossentropy',
                metrics=['accuracy'])
  

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  • 建立驗證集

  x_val = x_train[:1000]
  partial_x_train = x_train[1000:]
  y_val = y_train[:1000]
  partial_y_train = y_train[1000:]
  

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  • 訓練模型

  history = model.fit(partial_x_train,
                      partial_y_train,
                      epochs=20
                      batch_size=512,
                      validation_data=(x_val, y_val))
  

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  • 繪製訓練與驗證圖

  import matplotlib.pyplot as plt
  
  loss = history.history['loss']
  val_loss = history.history['val_loss']
  
  epochs = range(1, len(loss) + 1)
  
  plt.plot(epochs, loss, 'bo', 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()
  

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

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  • 一樣有發生 overfitting，大約在 epochs=9 左右
  • 用測試集驗看看準確率

  predictions = model.predict(x_test, batch_size=128)
  test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
  print(f'test_acc: {test_acc}')
  
  > test_acc: 0.7862867116928101
  

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  • 同樣試試看用 dropout + early stopping + sparse_crossentropy 的程式碼：

  from tensorflow import keras
  from tensorflow.keras import layers
  from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
  
  model = keras.Sequential([
      layers.Dense(64, activation='relu'),
      layers.Dropout(0.5),
      layers.Dense(64, activation='relu'),
      layers.Dropout(0.5),
      layers.Dense(46, activation='softmax')
  ])
  
  model.compile(optimizer="adam",
              loss="sparse_categorical_crossentropy",
              metrics=['accuracy'])
  
  early_stopping = EarlyStopping(
      monitor='val_loss', 
      patience=4,
      restore_best_weights=True)
  
  x_val = x_train[:1000]
  partial_x_train = x_train[1000:]
  y_val = train_labels[:1000]
  partial_y_train = train_labels[1000:]
  
  history = model.fit(partial_x_train,
                      partial_y_train,
                      epochs=40,
                      batch_size=512,
                      validation_data=(x_val, y_val),
                      callbacks=[early_stopping])
  

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