从零开始学keras之多分类问题

本节你会构建一个网络，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

本节使用路透社数据集，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 keras.datasets import reuters

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

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。（这里下载可能会失败几次，不翻墙可以下的）

与 IMDB 评论一样，每个样本都是一个整数列表（表示单词索引）。

train_data[10]
输出为
[1, 245, 273, 207, 156, 53, 74, 160, 26, 14, 46,296,26,39,74,2979,3554,14,46,4689,4329,86,61,3499,4795,14,61,451,4329,17,12]

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()])
# Note that our indices were offset by 3（注 意，索引减去了 3）
# because 0, 1 and 2 are reserved indices for "padding", "start of sequence", and "unknown".
#（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_newswire = ' '.join([reverse_word_index.get(i - 3, '?') for i in train_data[0]])

#解码为单词
print(decoded_newswire)

准备数据

你可以使用与上一个例子相同的代码将数据向量化。

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

# Our vectorized training data（将训练数据向量化）
x_train = vectorize_sequences(train_data)
# Our vectorized test data（将测试数据向量化）
x_test = vectorize_sequences(test_data)

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

# Our vectorized training labels（将训练标签向量化）
one_hot_train_labels = to_one_hot(train_labels)
# Our vectorized test labels（将测试标签向量化）
one_hot_test_labels = to_one_hot(test_labels)

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.np_utils import to_categorical

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

构建网络

这个主题分类问题与前面的电影评论分类问题类似，两个例子都是试图对简短的文本片段进行分类。但这个问题有一个新的约束条件：输出类别的数量从 2 个变为 46 个。输出空间的维度要大得多。

对于前面用过的 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 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'))

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'])

验证方法

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:]

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))

训练结果如下（截取一部分）：

绘制损失曲线和精度曲线：

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()

plt.clf()   # clear figure(清空图像)

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('Loss')
plt.legend()

plt.show()

网络在训练8 轮后开始过拟合。我们从头开始训练一个新网络，共8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=8,
          batch_size=512,
          validation_data=(x_val, y_val))
results = model.evaluate(x_test, one_hot_test_labels)

print(results)

[0.9847470230007427, 0.7845057880676759]

这种方法可以得到约 78% 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。

import copy

test_labels_copy = copy.copy(test_labels)
np.random.shuffle(test_labels_copy)
float(np.sum(np.array(test_labels) == np.array(test_labels_copy))) / len(test_labels)

输出为
0.19679430097951914

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)

predictions 中的每个元素都是长度为 46 的向量。

predictions[0].shape
(46,)

np.sum(predictions[0])
0.99999994

最大的元素就是预测类别，即概率最大的类别。

np.argmax(predictions[0])
输出为3

小小谢先生

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