Проверьте недоумение языковой модели

Я создал языковую модель с Keras LSTM, и теперь я хочу оценить, хорошо ли это, поэтому я хочу вычислить недоумение.

Каков наилучший способ расчета сложности модели в Python?

1 ответ

Я придумал две версии и приложил их соответствующий источник, пожалуйста, не стесняйтесь проверять ссылки.

def perplexity_raw(y_true, y_pred):
    """
    The perplexity metric. Why isn't this part of Keras yet?!
    https://stackru.com/questions/41881308/how-to-calculate-perplexity-of-rnn-in-tensorflow
    https://github.com/keras-team/keras/issues/8267
    """
#     cross_entropy = K.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred)
    cross_entropy = K.cast(K.equal(K.max(y_true, axis=-1),
                          K.cast(K.argmax(y_pred, axis=-1), K.floatx())),
                  K.floatx())
    perplexity = K.exp(cross_entropy)
    return perplexity

def perplexity(y_true, y_pred):
    """
    The perplexity metric. Why isn't this part of Keras yet?!
    https://stackru.com/questions/41881308/how-to-calculate-perplexity-of-rnn-in-tensorflow
    https://github.com/keras-team/keras/issues/8267
    """
    cross_entropy = K.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred)
    perplexity = K.exp(cross_entropy)
    return perplexity
Другие вопросы по тегам