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在计算机作业中，要求实现 word2vec 算法以使用神经网络为某些单词生成密集向量。我实现了神经网络并通过训练数据对其进行了训练。首先，如何通过测试数据对其进行测试？该问题要求绘制一个图表，显示训练（时期）期间训练和测试数据的困惑度。我可以为损失做到这一点，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

我通过以下代码获得：

    # 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 epoch 中训练和开发数据的困惑。基于这个问题，据说困惑是2**loss。然而，当我尝试这个公式时，我获得了INF. 你能指导我如何计算困惑度吗？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一个函数？

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2 回答 2

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确实，2**20000溢出浮子。您应该对每个示例的损失进行归一化，即除以您的训练数据大小。即使将它们相加，反向传播也有效，因为除以常数不会改变导数，但这样一来，损失对数据大小不是不变的。

于 2019-04-29T08:28:49.880 回答
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您可以使用十进制解决 INF 问题。

import decimal
decimal.Decimal(2)**decimal.Decimal(loss)
于 2019-05-30T17:36:44.027 回答