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