• 自然语言处理(一)——语言模型评价方法


    参考书

    《TensorFlow:实战Google深度学习框架》(第2版)

    两个计算交叉熵函数的区别:tf.nn.softmax_cross_entrypy_with_logits和tf.nn.sparse_softmax_cross_entrypy_with_logits

    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding: UTF-8 -*-
    # coding=utf-8 
    
    """
    @author: Li Tian
    @contact: 694317828@qq.com
    @software: pycharm
    @file: different_softmax.py
    @time: 2019/2/19 9:30
    @desc:  两个计算交叉熵函数的区别:tf.nn.softmax_cross_entrypy_with_logits和tf.nn.sparse_softmax_cross_entrypy_with_logits
    """
    
    import tensorflow as tf
    
    # 假设词汇表的大小为3,语料包含两个单词“2 0”
    word_labels = tf.constant([2, 0])
    
    # 假设模型对两个单词预测时,产生的logit分别是[2.0, -1.0, 3.0]和[1.0, 0.0, -0.5]
    # 注意这里的logit不是概率,因此它们不是0.0~1.0范围之间的数字。如果需要计算概率,
    # 则需要调用prob=tf.nn.softmax(logits)。但这里计算交叉熵的函数直接输入logits即可
    predict_logits = tf.constant([[2.0, -1.0, 3.0], [1.0, 0.0, -0.5]])
    
    # 使用sparse_softmax_cross_entropy_with_logits计算交叉熵
    loss = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=word_labels, logits=predict_logits)
    
    # 运行程序,计算loss的结果是[0.32656264, 0.46436879],这对应两个预测的perplexity损失。
    sess = tf.Session()
    x = sess.run(loss)
    print(x)
    
    # softmax_cross_entropy_with_logits与上面的的函数相似,但是需要将预测目标以概率分布的形式给出。
    word_prob_distribution = tf.constant([[0.0, 0.0, 1.0], [1.0, 0.0, 0.0]])
    loss = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=word_prob_distribution, logits=predict_logits)
    # 运行结果与上面相同
    y = sess.run(loss)
    print(y)
    
    # 由于softmax_cross_entropy_with_logits允许提供一个概率分布,因此在使用时有更大的自由度。
    # 举个例子,一种叫label smoothing的技巧是将正确数据的概率设为一个比1.0略小的值,将错误数据的概率
    # 设为比0.0略大的值,这样可以避免模型与数据过拟合,在某些时候可以提高训练效果。
    word_prob_smooth = tf.constant([[0.01, 0.01, 0.98], [0.98, 0.01, 0.01]])
    loss = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=word_prob_distribution, logits=predict_logits)
    z = sess.run(loss)
    print(z)

    运行结果:


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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/lyjun/p/10399367.html
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