使用神经网络的文本分类

Question

我是机器学习和神经网络的新手。我正在尝试从头开始使用神经网络进行文本分类。在我的数据集中，有 7500 个文档，每个文档都标有七个类之一。大约有 5800 个独特的单词。我正在使用一个包含 4000 个神经元的隐藏层。使用 sigmoid 作为激活函数。学习率=0.1，没有dropout。

在训练过程中，经过大约 2 到 3 个 epoch 后，显示警告：

RuntimeWarning: overflow encountered in exp.The resultant output list appears as:

[  0.00000000e+00   0.00000000e+00   0.00000000e+00   0.00000000e+00
   0.00000000e+00   0.00000000e+00   4.11701866e-10]  for every input except 4.11701866e-10.

sigmoid 函数：

def sigmoid(x):    
   output = 1/(1+np.exp(-x))
   return output

def sigmoid_output_to_derivative(output):
   return output*(1-output)

如何解决这个问题？我可以使用不同的激活函数吗？

这是我的完整代码： https://gist.github.com/coding37/a5705142fe1943b93a8cef4988b3ba5f

Answer 1

要给出准确的答案并不容易，因为问题可能是多方面的，而且很难重构，但我会试一试：

所以你似乎遇到了下溢，这意味着你的神经元的权重将你的输入向量 x 缩放到将导致 sigmoid 函数中的零值的值。一个天真的建议是将精度从 float32 提高到 float64，但我猜你已经达到了那个精度。

你玩过学习率吗and/or尝试过自适应学习率？（有关示例，请参见 https://towardsdatascience.com/learning-rate-schedules-and-adaptive-learning-rate-methods-for-deep-learning-2c8f433990d1）。尝试以较低的学习率进行更多迭代。

此外：您是否在输出层中使用了 sigmoid 函数？添加的非线性可能会使您的神经元饱和，即您的问题。

你检查过你的梯度了吗？这有时也有助于追踪错误 (http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Gradient_checking_and_advanced_optimization)。

或者，您可以尝试使用其他激活函数（例如一开始是线性的。

Answer 2

由于机器学习中的概率往往非常小，并且对它们的计算会导致更小的值（导致下溢错误），因此最好使用对数值进行计算.

使用 float64 类型不错，但最终也会失败。

因此，您不应将两个小概率相乘，而应将它们的对数值相加。其他操作也是如此，例如 exp().

我知道的每个机器学习框架都默认 returns 对数模型参数，或者有相应的方法。或者您只使用内置的数学函数。

使用神经网络的文本分类

Text Classification Using Neural Network

python

classification

machine-learning

neural-network

activation-function