【In Action】Keras 实现“路透社数据集”的新闻分类（多分类任务）

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。 该数据集已被 Keras 内置。

步骤：

1. 加载数据

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

• 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。每个样本都是一个整数列表（表示单词索引）。

2. 准备数据

# 编码数据
import numpy as npdef vectorize_sequences(sequences, dimension=10000):results = np.zeros((len(sequences), dimension))for i, sequence in enumerate(sequences):results[i, sequence] = 1return results# 将数据向量化
x_train = vectorize_sequences(train_data)
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）。 Keras 内置了这个操作：

from keras.utils.np_utils import to_categoricalone_hot_train_labels = to_categorical(train_labels)
one_hot_test_labels = to_categorical(test_labels)

3. 构建网络

对于以前用过的 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。

# 模型定义from keras import models, layersmodel = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(1000, )))
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(46, activation='softmax'))

• 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.

# 编译模型from keras import optimizers, losses
model.compile(optimizer=optimizers.RMSprop(),loss=losses.categorical_crossentropy,metrics=['accuracy'])

4. 模型训练

我们在训练数据中留出 1000 个样本作为验证集。

x_val = x_train[:1000]  # 划分出来的验证集
partial_x_train = x_train[1000:]  # 除去验证集后的训练集y_val = one_hot_train_labels[:1000]
partial_y_train = one_hot_train_labels[1000:]

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

• 注意，调用 model.fit() 返回了一个 History 对象。这个对象有一个成员 history，它是一个字典，包含训练过程中的所有数据。

绘制损失值图像：

%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltloss = 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()

5. 在新的数据集上进行验证

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。最大的元素就是预测类别，即概率最大的类别。

小结

• 如果要对 N 个类别的数据点进行分类，网络的最后一层应该是大小为 N 的 Dense 层。
• 对于单标签、多分类问题，网络的最后一层应该使用 softmax 激活，这样可以输出在 N 个输出类别上的概率分布。
• 这种问题的损失函数几乎总是应该使用分类交叉熵。它将网络输出的概率分布与目标的真实分布之间的距离最小化。
• 处理多分类问题的标签有两种方法。
  • 通过分类编码（也叫 one-hot 编码）对标签进行编码，然后使用 categorical_crossentropy 作为损失函数。
  • 将标签编码为整数，然后使用 sparse_categorical_crossentropy 损失函数。
• 如果你需要将数据划分到许多类别中，应该避免使用太小的中间层，以免在网络中造成信息瓶颈。