新闻分类--多分类问题,使用TensorFlow实现

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写在前面

构建一个网络,将路透社新闻划分为46 个互斥的主题。因为有多个类别,所以 这是多分类(multiclass classification)问题的一个例子。因为每个数据点只能划分到一个类别, 所以更具体地说,这是单标签、多分类(single-label, multiclass classification)问题的一个例 子。如果每个数据点可以划分到多个类别(主题),那它就是一个多标签、多分类(multilabel, multiclass classification)问题。

路透社数据集

本文使用路透社数据集,它包含许多短新闻及其对应的主题,由路透社在1986 年发布。它 是一个简单的、广泛使用的文本分类数据集。它包括46 个不同的主题:某些主题的样本更多, 但训练集中每个主题都有至少 10 个样本。 与 IMDB 和 MNIST 类似,路透社数据集也内置为 Keras 的一部分。我们来看一下。

from tensorflow.keras.datasets import reuters

(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = reuters.load_data(num_words=10000)
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与 IMDB 数据集一样,参数 num_words=10000 将数据限定为前 10 000 个最常出现的单词。 我们有 8982 个训练样本和 2246 个测试样本。与 IMDB 评论一样,每个样本都是一个整数列表(表示单词索引)。如果好奇的话,你可以用下列代码将索引解码为单词。

word_index = reuters.get_word_index()
reverse_word_index = dict([(value, key) for (key, value) in word_index.items()])
decoded_newswire = ' '.join([reverse_word_index.get(i - 3, '?') for i in train_data[0]])

print(decoded_newswire)
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准备数据

将数据向量化。

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)
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将标签向量化有两种方法:你可以将标签列表转换为整数张量,或者使用one-hot 编码。 one-hot 编码是分类数据广泛使用的一种格式,也叫分类编码(categorical encoding)。在这个例子中,标签的one-hot编码就是将每个标签表示为全零向量, 只有标签索引对应的元素为 1。其代码实现如下。

def to_one_hot(labels, dimension=46):
  results = np.zeros((len(labels), dimension))
  for i, label in enumerate(labels):
    results[i, label] = 1.
  return results

one_hot_train_labels = to_one_hot(train_labels)
ont_hot_test_labels = to_one_hot(test_labels)
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注意,Keras 内置方法可以实现这个操作,你在 MNIST 例子中已经见过这种方法。

from keras.utils import to_categorical
 
one_hot_train_labels = to_categorical(train_labels) 
one_hot_test_labels = to_categorical(test_labels)
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构建网络

这个问题有一个约束条件:输出类别的数量为46 个。输出空间的维度较大。 对于用过的 Dense 层的堆叠,每层只能访问上一层输出的信息。如果某一层丢失了与 分类问题相关的一些信息,那么这些信息无法被后面的层找回,也就是说,每一层都可能成为信息瓶颈。上一个例子使用了16 维的中间层,但对这个例子来说16 维空间可能太小了,无法学会区分 46 个不同的类别。这种维度较小的层可能成为信息瓶颈,永久地丢失相关信息。 出于这个原因,下面将使用维度更大的层,包含 64 个单元

from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras import models

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'))
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关于这个架构还应该注意另外两点。

  • 网络的最后一层是大小为46 的 Dense 层。这意味着,对于每个输入样本,网络都会输 出一个 46 维向量。这个向量的每个元素(即每个维度)代表不同的输出类别。
  • 最后一层使用了 softmax 激活。你在MNIST 例子中见过这种用法。网络将输出在46 个不同输出类别上的概率分布——对于每一个输入样本,网络都会输出一个 46 维向量, 其中 output[i] 是样本属于第 i 个类别的概率。46 个概率的总和为 1。

对于这个例子,最好的损失函数是 categorical_crossentropy(分类交叉熵)。它用于 衡量两个概率分布之间的距离,这里两个概率分布分别是网络输出的概率分布和标签的真实分 布。通过将这两个分布的距离最小化,训练网络可使输出结果尽可能接近真实标签。


model.compile(optimizer='rmsprop',
        loss='categorical_crossentropy',
        metrics=['accuracy'])
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验证你的方法

我们在训练数据中留出 1000 个样本作为验证集。

x_val = x_train[:1000]
partial_x_train = x_train[1000:]

y_val = one_hot_train_labels[:1000]
partial_y_train = one_hot_train_labels[1000:]
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现在开始训练网络,共 20 个轮次。

history = model.fit(partial_x_train,
            partial_y_train,
            epochs=20,
            batch_size=512,
            validation_data=(x_val, y_val))
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最后,我们来绘制损失曲线和精度曲线。

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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在这里插入图片描述

plt.clf()   
 
acc = history.history['acc'] 
val_acc = history.history['val_acc'] 
 
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() 
复制代码

在这里插入图片描述

网络在训练9 轮后开始过拟合。我们从头开始训练一个新网络,共9 个轮次,然后在测试 集上评估模型。

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=9,           
			batch_size=512,           
			validation_data=(x_val, y_val)) 
results = model.evaluate(x_test, one_hot_test_labels)
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在这里插入图片描述

这种方法可以得到约80% 的精度。对于平衡的二分类问题,完全随机的分类器能够得到 50% 的精度。但在这个例子中,完全随机的精度约为19%,所以上述结果相当不错,至少和随 机的基准比起来还不错。

在新数据上生成预测结果

你可以验证,模型实例的 predict 方法返回了在46 个主题上的概率分布。我们对所有测 试数据生成主题预测。

predictions = model.predict(x_test) 
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predictions 中的每个元素都是长度为 46 的向量。

 predictions[0].shape 
 #(46,)
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这个向量的所有元素总和为 1。

np.sum(predictions[0]) 
# 1.0
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最大的元素就是预测类别,即概率最大的类别。

np.argmax(predictions[0]) 
# 4
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完整代码

from tensorflow.keras.datasets import reuters
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras import models
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = reuters.load_data(num_words=10000)

#word_index = reuters.get_word_index()
#reverse_word_index = dict([(value, key) for (key, value) in word_index.items()])
#decoded_newswire = ' '.join([reverse_word_index.get(i - 3, '?') for i in train_data[0]])

#print(decoded_newswire)

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)

def to_one_hot(labels, dimension=46):
  results = np.zeros((len(labels), dimension))
  for i, label in enumerate(labels):
    results[i, label] = 1.
  return results

one_hot_train_labels = to_one_hot(train_labels)
one_hot_test_labels = to_one_hot(test_labels)

# one_hot_train_labels = to_categorical(train_labels)
# one_hot_test_labels = to_categorical(test_labels)

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'])

x_val = x_train[:1000]
partial_x_train = x_train[1000:]

y_val = one_hot_train_labels[:1000]
partial_y_train = one_hot_train_labels[1000:]


history = model.fit(partial_x_train,
            partial_y_train,
            epochs=9,
            batch_size=512,
            validation_data=(x_val, y_val))

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()

# plt.clf()   
 
# acc = history.history['acc'] 
# val_acc = history.history['val_acc'] 
 
# 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() 
复制代码
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