Как нейронные сети могут обрабатывать входные данные разного размера?

Вопрос или проблема

У меня есть набор данных с сообщениями (строка) и связанным настроением. Я пытаюсь использовать нейронную сеть для предсказания одного из 6 настроений, используя закодированные входные данные.

Вот как выглядит мой X_train:

array([list([1, 60, 2]),
   list([1, 6278, 14, 9137, 334, 9137, 8549, 1380, 7]),
   list([5, 107, 1, 2, 156]), ..., list([1, 2, 220, 41]),
   list([1, 2, 79, 137, 422, 877, 5, 230, 621, 18]),
   list([1, 11, 66, 1, 2, 9137, 175, 1, 6278, 5624, 1520])],
  dtype=object)

Поскольку каждый массив имеет разную длину, он не принимается. Что я могу с этим сделать?

PS: Закодированные значения были сгенерированы с помощью keras.preprocessing.Tokenizer()

Один из способов – закодировать ваш ввод в фиксированное размерное пространство. То есть вы можете использовать рекуррентную нейронную сеть, такую как LSTM, с заполнением, и её вывод должен быть входом для нейронной сети.

Я не уверен, насколько хорошо это будет работать, но что насчет заполнения более коротких сообщений специальными символами (например, нулями), чтобы они были такой же длины, как самое длинное сообщение?

Тем не менее, какой-то вид эмбеддинга определенно был бы лучше (также ради цели – предсказания настроения), если у вас достаточно данных.

Ответ или решение

Чтобы нейронная сеть (ANN) могла обрабатывать входные данные переменной длины, необходимо применять несколько методов предварительной обработки. У вас есть массив входных данных X_train, где каждая запись представлена в виде списка с различным количеством элементов. Это действительно затрудняет возможность подачи всех данных в стандартную ANN, так как большинство нейронных сетей требуют фиксированного размера входных данных. Вот несколько стратегий, которые вы можете рассмотреть:

Паддинг (Padding):
Один из наиболее распространенных методов для работы с последовательными данными – это паддинг. Вы можете дополнить короткие последовательности специальными символами (например, нулями) до длины самой длинной последовательности в вашем наборе данных. Это позволит вам создать матрицу фиксированного размера, которая будет совместима с входами ANN. Для этого можно использовать функцию pad_sequences из библиотеки Keras.
```
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

X_train_padded = pad_sequences(X_train, padding='post')  # или padding='pre'
```
Использование Векторных Представлений (Embeddings):
Вы уже использовали keras.preprocessing.Tokenizer(), что позволяет преобразовать текст в числовые векторы. Для улучшения качества представления слов, рассмотрите возможность использования предобученных эмбеддингов, таких как Word2Vec или GloVe, или обучить собственный слой эмбеддингов. Это позволит вашему ANN лучшим образом захватывать семантические связи между словами.

Например, можно создать слой эмбеддингов следующим образом:
```
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding

model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_length))
```
Использование Рекуррентных Нейронных Сетей (RNN):
Альтернативным решением может быть использование RNN, таких как LSTM или GRU, которые лучше подходят для работы с последовательными данными. Эти сети могут принимать на вход последовательности различной длины и извлекать важные характеристики, которые затем могут быть переданы в ANN. Вам не нужно делать паддинг, если вы используете механизмы, которые допускают переменную длину входных данных.

Пример использования LSTM:
```
from keras.layers import LSTM, Dense, Flatten

model = Sequential()
model.add(LSTM(units=128, input_shape=(None, input_dim)))  # None позволяет переменной длине
model.add(Dense(6, activation='softmax'))  # Ваша финальная классификация по 6 настроениям
```
Преобразование последовательностей в фиксированный размер:
Если у вас есть такая возможность, вы можете преобразовать последовательности с помощью методов, таких как среднее осколков (average pooling) или максимум осколков (max pooling), чтобы вывести фиксированное количество выходов, что позволит вам использовать традиционные методы ANN.
Аугментация данных:
В зависимости от вашего набора данных, может быть полезно использовать аугментацию данных, чтобы увеличить количество примеров, особенно если некоторые классы мало представлены.

Все эти методы направлены на создание универсального подхода к обработке входных данных переменной длины и улучшению качества ваших предсказаний на основе этих данных. Выбор конкретного подхода будет зависеть от ваших данных и задач.