【深度学习】使用神经网络实现二分类问题

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该博客演示了如何使用Keras的顺序模型处理IMDb电影评论数据集，进行二分类任务。首先，从数据集中加载并处理数据，然后通过编码将评论转化为二进制矩阵。接着，构建了一个包含两个隐藏层的神经网络，并用RMSprop优化器和二元交叉熵损失函数编译模型。在训练过程中，留出部分数据作为验证集，并在训练后可视化了训练和验证阶段的损失及准确率变化。

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问题描述：

使用keras中的顺序模型来分类keras电影评论数据集的二分类问题

代码实现：

1.引入依赖，加载数据

from cProfile import label
from keras.datasets import imdb
import numpy as np
from keras import models
from keras import layers
from keras import optimizers,optimizer_v1,optimizer_v2
import matplotlib.pyplot as plt
from keras import  losses
from keras import metrics


#仅保留数据中前10000单词
(train_data,train_labels),(test_data,test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)

2.数据处理和数据编码

word_index = imdb.get_word_index()
#键值颠倒，将整数索引映射为单词
reverse_word_index = dict(
    [(value,key) for (key,value) in word_index.items()]
)
decoded_review = ''.join([reverse_word_index.get(i-3,'?')for i in train_data[0]])


#编码成为二进制矩阵
def vectorize_sequences(sequences,dimension=10000):
    results = np.zeros((len(sequences),dimension))
    for i ,sequence in enumerate(sequences):
        results[i,sequence]  = 1
    return results


x_train = vectorize_sequences(train_data)
x_test = vectorize_sequences(test_data)

#标签向量化
y_train = np.asarray(train_labels).astype('float32')
y_test = np.asarray(test_labels).astype('float32')

3.构建网络

'''
参考
1.#编译模型
#bianary_crossentropy----二元交叉熵
model.compile(optimize