言語処理100本ノック(2020)-82: 確率的勾配降下法による学習(keras)

[言語処理100本ノック 2020 (Rev2)](https://nlp100.github.io/ja/)の[「第9章: RNN, CNN」](https://nlp100.github.io/ja/ch09.html)の[82本目「確率的勾配降下法による学習」](https://nlp100.github.io/ja/ch09.html#82-%E7%A2%BA%E7%8E%87%E7%9A%84%E5%8B%BE%E9%85%8D%E9%99%8D%E4%B8%8B%E6%B3%95%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E5%AD%A6%E7%BF%92)記録です。前回(81本目)ノックから、大差ありません。訓練・評価するだけです。100Epoch訓練して、テストデータセットに対してLoss0.56、正答率84%まで行きました。まぁまぁではないでしょうか。
[記事「まとめ: 言語処理100本ノックで学べることと成果」](https://qiita.com/FukuharaYohei/items/6f0af3c4e270d8af2d99)に[言語処理100本ノック 2015](http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/nlp100/)についてはまとめていますが、追加で差分の[言語処理100本ノック 2020 (Rev2)](https://nlp100.github.io/ja/)についても更新します。

# 参考リンク

|リンク|備考|
|:--|:--|
|[82_確率的勾配降下法による学習.ipynb](https://github.com/YoheiFukuhara/nlp100-2020/blob/main/09.RNN%2CCNN/82_%E7%A2%BA%E7%8E%87%E7%9A%84%E5%8B%BE%E9%85%8D%E9%99%8D%E4%B8%8B%E6%B3%95%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E5%AD%A6%E7%BF%92.ipynb)|回答プログラムのGitHubリンク|
|[言語処理100本ノック 2020 第9章: RNN, CNN](https://qiita.com/nymwa/items/4542b45837a10766890b)|(PyTorchだけど)解き方の参考|
|[【言語処理100本ノック 2020】第9章: RNN, CNN](https://qiita.com/yamaru/items/6dbd1a44f5910d8848f6)|(PyTorchだけど)解き方の参考|
|[まとめ: 言語処理100本ノックで学べることと成果](https://qiita.com/FukuharaYohei/items/6f0af3c4e270d8af2d99)|言語処理100本ノックまとめ記事|

# 環境
後々GPUを使わないと厳しいので、Google Colaboratory使いました。Pythonやそのパッケージでより新しいバージョンありますが、新機能使っていないので、プリインストールされているものをそのまま使っています。

|種類|バージョン|内容|
|:--|:--|:--|
|Python|3.7.12|Google Colaboratoryのバージョン|
|google|2.0.3|Google Driveのマウントに使用|
|tensorflow|2.7.0|ディープラーニングの主要処理|
|nltk|3.2.5|Tokenの辞書作成に使用|
|pandas|1.1.5|行列に関する処理に使用|

# [第8章: ニューラルネット](https://nlp100.github.io/ja/ch08.html)
## 学習内容
> 深層学習フレームワークを用い，再帰型ニューラルネットワーク（RNN）や畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を実装します．

### [82. 確率的勾配降下法による学習](https://nlp100.github.io/ja/ch09.html#82-%E7%A2%BA%E7%8E%87%E7%9A%84%E5%8B%BE%E9%85%8D%E9%99%8D%E4%B8%8B%E6%B3%95%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E5%AD%A6%E7%BF%92)
> 確率的勾配降下法（SGD: Stochastic Gradient Descent）を用いて，問題81で構築したモデルを学習せよ．訓練データ上の損失と正解率，評価データ上の損失と正解率を表示しながらモデルを学習し，適当な基準（例えば10エポックなど）で終了させよ．

# 回答
## 回答結果
まとめるとこんな精度です。

|データセット|Loss|正答率|
|:-:|:-:|:-:|
|訓練|0.1618|94.73%|
|検証|0.6502|82.11%|
|評価|0.5557|83.76%|

訓練後のテストデータセットの結果です。100Epochで訓練しています。

```:結果
42/42 [==============================] - 0s 8ms/step - loss: 0.5557 - acc: 0.8376
[0.5556892156600952, 0.83757483959198]
```

参考までに訓練時の最後(100Epoch目)の結果です。GPU使わずに訓練して、約14分かかっています。訓練のLossは100Epoch目まで下がっていますが、検証のLossがだいたい80Epoch目くらいから下げ止まりになっているのでEarly Stoppingすれば、もう少し精度が良くなるかもしれません。また、RNN(GRU)にDropOutも入れておけばよかったかもしれません(デフォルトでDropoutの値がゼロ)。

```:結果
Epoch 1/100
334/334 [==============================] - 14s 28ms/step - loss: 1.2010 - acc: 0.4574 - val_loss: 1.1561 - val_acc: 0.4731
Epoch 2/100
334/334 [==============================] - 8s 24ms/step - loss: 1.1497 - acc: 0.4863 - val_loss: 1.1481 - val_acc: 0.4850

中略

Epoch 99/100
334/334 [==============================] - 8s 24ms/step - loss: 0.1686 - acc: 0.9443 - val_loss: 0.6509 - val_acc: 0.8286
Epoch 100/100
334/334 [==============================] - 8s 24ms/step - loss: 0.1618 - acc: 0.9473 - val_loss: 0.6502 - val_acc: 0.8211
```


## 回答プログラム [82_確率的勾配降下法による学習.ipynb](https://github.com/YoheiFukuhara/nlp100-2020/blob/main/09.RNN%2CCNN/82_%E7%A2%BA%E7%8E%87%E7%9A%84%E5%8B%BE%E9%85%8D%E9%99%8D%E4%B8%8B%E6%B3%95%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E5%AD%A6%E7%BF%92.ipynb)
GitHubには確認用コードも含めていますが、ここには必要なものだけ載せています。

```python
import nltk
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from google.colab import drive

drive.mount('/content/drive')

BASE_PATH = '/content/drive/MyDrive/ColabNotebooks/ML/NLP100_2020/06.MachineLearning/'
max_len = 0
vocabulary = []


def read_dataset(type_):
    global max_len
    global vocabulary
    df = pd.read_table(BASE_PATH+type_+'.feature.txt')
    df.info()
    sr_title = df['title'].str.split().explode()
    max_len_ = df['title'].map(lambda x: len(x.split())).max()
    if max_len < max_len_:
        max_len = max_len_
    if len(vocabulary) == 0:
        vocabulary = [k for k, v in nltk.FreqDist(sr_title).items() if v > 1]
    else:
        vocabulary.extend([k for k, v in nltk.FreqDist(sr_title).items() if v > 1])
    y = df['category'].replace({'b':0, 't':1, 'e':2, 'm':3})
    return df['title'], tf.keras.utils.to_categorical(y, dtype='int32')  # 4値分類なので訓練・検証・テスト共通でone-hot化


X_train, y_train = read_dataset('train')
X_valid, y_valid = read_dataset('valid')
X_test, y_test = read_dataset('test') # あまりこだわらずにテストデータセットも追加

# setで重複削除し、タプル形式に設定
tup_voc = tuple(set(vocabulary))

print(f'vocabulary size before removing duplicates: {len(vocabulary)}')
print(f'vocabulary size after removing duplicates: {len(tup_voc)}')
print(f'sample vocabulary: {tup_voc[:10]}')
print(f'max length is {max_len}')

vectorize_layer = tf.keras.layers.TextVectorization(
 output_mode='int',
 vocabulary=tup_voc,
 output_sequence_length=max_len)

print(f'sample vocabulary: {vectorize_layer.get_vocabulary()[:10]}')

model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.Input(shape=(1,), dtype=tf.string))
model.add(vectorize_layer)
model.add(tf.keras.layers.Embedding(vectorize_layer.vocabulary_size(), 300, mask_zero=True))
model.add(tf.keras.layers.GRU(50))
model.add(tf.keras.layers.Dense(4, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['acc'])
model.summary()

model.fit(X_train, y_train, epochs=100, validation_data=(X_valid, y_valid))
```

## 回答解説
全体的にあまり変更点ないです。

### ラベル
ラベルを`to_categoriacal`関数使ってOne-Hot化しています。それに伴い、関数から返す変数を`X`と`y`の2つにしています。

```python:
def read_dataset(type_):
    global max_len
    global vocabulary
    df = pd.read_table(BASE_PATH+type_+'.feature.txt')
    df.info()
    sr_title = df['title'].str.split().explode()
    max_len_ = df['title'].map(lambda x: len(x.split())).max()
    if max_len < max_len_:
        max_len = max_len_
    if len(vocabulary) == 0:
        vocabulary = [k for k, v in nltk.FreqDist(sr_title).items() if v > 1]
    else:
        vocabulary.extend([k for k, v in nltk.FreqDist(sr_title).items() if v > 1])
    y = df['category'].replace({'b':0, 't':1, 'e':2, 'm':3})
    return df['title'], tf.keras.utils.to_categorical(y, dtype='int32')  # 4値分類なので訓練・検証・テスト共通でone-hot化
```

### メトリックス追加
メトリックスにAccuracyを追加しています。

```python:
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['acc'])
```

### 訓練
`fit`関数で100Epoch訓練をまわしています。

```python:
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, validation_data=(X_valid, y_valid))
```

### 評価
最後にテストデートセットを使って評価。混合行列表示等まですればいいのかもしれませんが、していません。

```python:
model.evaluate(X_test, y_test)
```