Question

在计算机分配中，要求使用神经网络实现word2vec算法以生成某些单词的密集向量。我实现了神经网络，并通过训练数据对其进行了训练。首先，如何在测试数据上对其进行测试？该问题要求绘制一个图表，显示训练期间（时期）训练和测试数据的困惑性。我可以为此做些损失，就像这样：

EPOCH: 0 LOSS: 27030.09155006593
EPOCH: 0 P_LOSS: 24637.964948774144
EPOCH: 0 PP: inf
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/ipykernel_launcher.py:121: RuntimeWarning: overflow encountered in double_scalars
EPOCH: 1 LOSS: 25349.086587261085
EPOCH: 1 P_LOSS: 22956.95998596929
EPOCH: 1 PP: inf
EPOCH: 2 LOSS: 24245.455581381622
EPOCH: 2 P_LOSS: 21853.32898008983
EPOCH: 2 PP: inf
EPOCH: 3 LOSS: 23312.976009712416
EPOCH: 3 P_LOSS: 20920.849408420647

我从以下代码中获得了经验

    # CYCLE THROUGH EACH EPOCH
    for i in range(0, self.epochs):

        self.loss = 0
        self.loss_prob = 0
        # CYCLE THROUGH EACH TRAINING SAMPLE
        for w_t, w_c in training_data:

            # FORWARD PASS
            y_pred, h, u = self.forward_pass(w_t)

            # CALCULATE ERROR
            EI = np.sum([np.subtract(y_pred, word) for word in w_c], axis=0)

            # BACKPROPAGATION
            self.backprop(EI, h, w_t)

            # CALCULATE LOSS
            self.loss += -np.sum([u[word.index(1)] for word in w_c]) + len(w_c) * np.log(np.sum(np.exp(u)))
            self.loss_prob += -2*np.log(len(w_c)) -np.sum([u[word.index(1)] for word in w_c]) + (len(w_c) * np.log(np.sum(np.exp(u))))

        print('EPOCH:',i, 'LOSS:', self.loss)
        print('EPOCH:',i, 'P_LOSS:', self.loss_prob)
        print('EPOCH:',i, 'PP:', 2**self.loss_prob)

但是，我不知道如何找到每个时期的培训和发展数据的困惑。根据{{3}}来说，困惑度为2**loss。但是，在尝试此公式时，我获得了INF。您能指导我如何计算困惑吗？我可以在当前代码中执行此操作，还是应该对整个开发数据应用功能？

Answer 1

实际上，2**20000使浮点数溢出。您应该将每个示例的损失归一化，即除以您的训练数据大小。即使将它们相加也可以进行反向传播，因为除以常数不会更改导数，但是通过这种方式，损失不会随数据大小不变。

Answer 2

您可以使用十进制来解决INF问题。

import decimal
decimal.Decimal(2)**decimal.Decimal(loss)

如何在开发数据上测试word2vec？

2 个答案: