使用Keras处理深度学习中的多分类问题——路透社新闻分类

简介

本文将着手构建一个网络，将路透社新闻划分为46个互斥的主题，与二分类问题不同，这是一个多分类问题。

关于二分类问题的处理方式，请参考：使用Keras处理深度学习中的二分类问题——Imdb影评分类。

对于某个新闻，它只能划分到46个类别中的一个，所以这个问题又是单标签、多分类问题。如果每条新闻可以划分到不同的主题，那就是多标签、多分类问题了。

路透社数据集由路透社在1986年发布，包含许多短新闻及其对应的主题，它是一个简单、广泛使用的文本分类数据集。

它包含46个主题，某些主题的样本会比较多，有些比较少，但训练集中每个主题至少有10个样本。

路透社数据集内置于Keras，可以直接加载。

加载数据

代码：

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

查看数据：

可以把数据解码为新闻文本：

# 将索引解码为新闻文本
path = r"E:\practice\tf2\new_multi_calssify\reuters_word_index.json"
word_index = reuters.get_word_index(path) # 省略 path 默认会下载文件到 C:\Users\Administrator\.keras\datasets
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]])

如下：

准备数据

对数据进行加工，以便输入到网络：

# 准备数据
import numpy as np# 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 resultsx_train = vectorize_sequences(train_data)
x_test = vectorize_sequences(test_data)# 标签向量化，使用one-hot编码，使用Keras内置的函数
from keras.utils.np_utils import to_categoricalone_hot_train_labels = to_categorical(train_labels)
one_hot_test_labels = to_categorical(test_labels)

构建网络

本次仍构建二层密集连接层组成的网络，由于要训练的类别较多，使用64个隐藏单元。使用的函数与二分类中一致：

from keras import models
from keras import layersmodel = 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'))

编译

使用与二分类中一样的优化器、损失函数，还是一行代码：

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

训练模型

首先从训练数据中留出了用于验证的的数据，训练结果保存在history中，用于绘图查看效果：

# 留出验证数据
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:]# 训练，这里训练了9轮次，因为我已经知道了从9轮次后数据会出现过拟合，你可以先使用较大参数，分析结果后确定一个合适的轮次再训练一遍
history = model.fit(partial_x_train, partial_y_train, epochs = 9, batch_size = 512, validation_data = (x_val, y_val))

绘图表示结果

分别绘制损失曲线和精度曲线：

import matplotlib.pyplot as plt# 损失曲线
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()# 精度曲线
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()

如图：

评估并作出预测

直接上代码：

# 评估模型
results = model.evaluate(x_test, one_hot_test_labels)
# 查看结果
results# 在新数据上生成预测
predictions = model.predict(x_test)# 查看结果
predictions[0].shape
np.sum(predictions[0])
np.argmax(predictions[0])

效果如下：

小结

本例展示了从数据搜集到使用模型预测新数据的整个流程，包括：

• 数据搜集
• 数据预处理
• 构建网络
• 编译网络
• 构建验证数据
• 训练网络
• 结果绘制
• 评估模型
• 预测新数据

这个流程是通用流程，但并非唯一流程，可能会增加一些流程，也可能会减小一些流程，甚至在前述工作基础上，再返回头来调整一些参数，这些都是正常的。

模型能够在前所未有的数据上得到很好的预测结果，这才是终极目标。

参考资料

《Python深度学习》