Обучение классификатора LSTM

Пора что-нибудь создать. Вы соберёте классификатор LSTM, который читает последовательность слов и предсказывает одну метку. 🛠️

Сначала каждому слову сопоставляется целочисленный идентификатор, поэтому предложение превращается в список чисел, который модель может токенизировать и обработать.

LSTM нужны однородные пакеты, поэтому короткие последовательности дополняются нулями, а длинные обрезаются до фиксированной длины.

Слой встраивания превращает каждый целочисленный идентификатор в плотный обучаемый вектор, передавая LSTM богатый смысл слов вместо необработанных чисел.

Далее добавляется слой LSTM. Он шаг за шагом читает последовательность векторов и выдаёт обобщение всего текста.

Последний плотный слой с сигмоидой преобразует обобщение LSTM в вероятность — это отлично подходит для бинарной классификации, например положительной или отрицательной.

Вы вызываете compile, указав функцию потерь и оптимизатор. Бинарная кросс-энтропия и Adam — надёжная начальная пара для текста с двумя классами.

Вызов fit запускает обучение: модель читает пакеты, сравнивает предсказания с метками и изменяет веса, уменьшая потери.

Если точность на обучении растёт, а на проверочных данных падает, происходит переобучение. Чтобы исправить это, добавьте прореживание или завершите обучение раньше.

После обучения оцените модель на отложенных данных с помощью evaluate, а затем вызовите predict, чтобы классифицировать совершенно новый текст.

Итак, полный конвейер выглядит так: токенизация, дополнение, встраивание, запуск LSTM и классификация. Каждый этап аккуратно передаёт результат следующему.

Вы создали классификатор LSTM: токенизировали данные, дополнили последовательности, выполнили встраивание, запустили LSTM и получили метку. Добавьте прореживание для защиты от переобучения. ✅