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  3. Kerasで学ぶ言語モデリングのためのRecurrent Neural Networks (RNNs)
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Egzersiz

より良い感情分類

この演習では、第1章で扱った感情分類の課題に戻ります。

モデルにさらに複雑さを加えて、精度を高めていきます。学習データ上で単語ベクトルを学習するために Embedding レイヤーを使い、長いテキストに対応するために 2 つの LSTM レイヤーを用います。さらに、出力の前に追加の Dense レイヤーを入れます。

もはや単純なモデルではないため、学習には時間がかかる場合があります。そのため、keras.models.Sequential クラスの .load_weights() メソッドで重みを読み込める、事前学習済みモデルを用意しています。モデルは 10 エポックで学習され、その重みは model_weights.h5 に保存されています。

環境には次のモジュールが読み込まれています: Sequential, Embedding, LSTM, Dropout, Dense。

Talimatlar

100 XP
  • モデルの最初のレイヤーとして Embedding レイヤーを追加します。
  • 64 ユニットでシーケンスを return する 2 つ目の LSTM レイヤーを追加します。
  • 16 ユニットの追加の Dense レイヤーを追加します。
  • モデルを評価して、学習データに対する精度を表示します。