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Question

我正在运行Word RNN

的张量流的RNN实施

如何计算RNN的困惑。

以下是训练中的代码，显示每个时期的训练损失和其他事项：

for e in range(model.epoch_pointer.eval(), args.num_epochs):
        sess.run(tf.assign(model.lr, args.learning_rate * (args.decay_rate ** e)))
        data_loader.reset_batch_pointer()
        state = sess.run(model.initial_state)
        speed = 0
        if args.init_from is None:
            assign_op = model.batch_pointer.assign(0)
            sess.run(assign_op)
            assign_op = model.epoch_pointer.assign(e)
            sess.run(assign_op)
        if args.init_from is not None:
            data_loader.pointer = model.batch_pointer.eval()
            args.init_from = None
        for b in range(data_loader.pointer, data_loader.num_batches):
            start = time.time()
            x, y = data_loader.next_batch()
            feed = {model.input_data: x, model.targets: y, model.initial_state: state,
                    model.batch_time: speed}
            summary, train_loss, state, _, _ = sess.run([merged, model.cost, model.final_state,
                                                         model.train_op, model.inc_batch_pointer_op], feed)
            train_writer.add_summary(summary, e * data_loader.num_batches + b)
            speed = time.time() - start
            if (e * data_loader.num_batches + b) % args.batch_size == 0:
                print("{}/{} (epoch {}), train_loss = {:.3f}, time/batch = {:.3f}" \
                    .format(e * data_loader.num_batches + b,
                            args.num_epochs * data_loader.num_batches,
                            e, train_loss, speed))
            if (e * data_loader.num_batches + b) % args.save_every == 0 \
                    or (e==args.num_epochs-1 and b == data_loader.num_batches-1): # save for the last result
                checkpoint_path = os.path.join(args.save_dir, 'model.ckpt')
                saver.save(sess, checkpoint_path, global_step = e * data_loader.num_batches + b)
                print("model saved to {}".format(checkpoint_path))
    train_writer.close()

Answer 1

您引用的项目使用sequence_to_sequence_loss_by_example，它返回交叉熵损失。因此，为了计算训练困惑，您只需要像解释here那样对失去进行取幂。

train_perplexity = tf.exp(train_loss)

我们必须使用e代替2作为基础，因为TensorFlow使用自然对数（TF Documentation）测量交叉熵损失。谢谢@Matthias Arro和@Colin Skow的提示。

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当我们开发基于Q的编码方案时，两个概率分布P和Q的交叉熵告诉我们编码P事件所需的最小平均比特数。因此，P是真正的分布，我们通常不知道。我们希望找到一个尽可能接近P的Q，这样我们就可以开发一个很好的编码方案，每个事件的位数尽可能少。

我不应该说比特，因为如果我们在交叉熵的计算中使用基数2，我们只能使用比特作为度量。但是TensorFlow使用自然对数，所以让我们测量 nats 中的交叉熵。

所以，让我们说我们有一个糟糕的语言模型，说明词汇表中的每个标记（字符/单词）同样可能成为下一个标记。对于1000个令牌的词汇表，此模型将具有 log（1000）= 6.9 nats 的交叉熵。在预测下一个标记时，它必须在每个步骤中均匀地选择1000个标记。

更好的语言模型将确定更接近P的概率分布Q.因此，交叉熵更低 - 我们可能得到3.9个nats的交叉熵。如果我们现在想要测量困惑，我们只需对交叉熵进行取幂：

exp（3.9）= 49.4

因此，对于我们计算损失的样本，好的模型就像在大约50个令牌中必须均匀和独立地选择一样。

Answer 2

这取决于您的损失函数是否为您提供了基数2或基数e中数据的对数似然性。此模型使用legacy_seq2seq.sequence_loss_by_example，它使用TensorFlow的二进制交叉熵，appears to use logs of base e。因此，即使我们处理离散概率分布（文本），我们也应该使用e进行取幂，即使用像Colin Skow所建议的tf.exp（train_loss）。

如何计算张量流中RNN的困惑度

2 个答案:

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