Semelhança de sentenças usando keras
Estou tentando implementar a arquitetura de similaridade de sentenças com base nissotrabalhar usando o conjunto de dados STS. Os rótulos são pontuações de similaridade normalizadas de 0 a 1, portanto, assume-se que seja um modelo de regressão.
Meu problema é que a perda vai diretamente paraNaN
a partir da primeira época. O que estou fazendo errado?
Eu já tentei atualizar para as versões mais recentes de keras e theano.
O código para o meu modelo é:
def create_lstm_nn(input_dim):
seq = Sequential()`
# embedd using pretrained 300d embedding
seq.add(Embedding(vocab_size, emb_dim, mask_zero=True, weights=[embedding_weights]))
# encode via LSTM
seq.add(LSTM(128))
seq.add(Dropout(0.3))
return seq
lstm_nn = create_lstm_nn(input_dim)
input_a = Input(shape=(input_dim,))
input_b = Input(shape=(input_dim,))
processed_a = lstm_nn(input_a)
processed_b = lstm_nn(input_b)
cos_distance = merge([processed_a, processed_b], mode='cos', dot_axes=1)
cos_distance = Reshape((1,))(cos_distance)
distance = Lambda(lambda x: 1-x)(cos_distance)
model = Model(input=[input_a, input_b], output=distance)
# train
rms = RMSprop()
model.compile(loss='mse', optimizer=rms)
model.fit([X1, X2], y, validation_split=0.3, batch_size=128, nb_epoch=20)
Eu também tentei usar um simplesLambda
ao invés deMerge
camada, mas tem o mesmo resultado.
def cosine_distance(vests):
x, y = vests
x = K.l2_normalize(x, axis=-1)
y = K.l2_normalize(y, axis=-1)
return -K.mean(x * y, axis=-1, keepdims=True)
def cos_dist_output_shape(shapes):
shape1, shape2 = shapes
return (shape1[0],1)
distance = Lambda(cosine_distance, output_shape=cos_dist_output_shape)([processed_a, processed_b])