Вопрос или проблема
Как получить выходы скрытого слоя в простой однослойной LSTM?
cat("Строим модель\n")
model <- keras_model_sequential() %>%
layer_lstm(units = 64, dropout = 0.2, input_shape = c(seqlength, length(chars))) %>%
layer_dense(units = length(chars), activation = "softmax") %>%
compile(loss="categorical_crossentropy",
optimizer = optimizer_sgd(lr = 0.001,
decay = 1e-6,
momentum = 0.9,
nesterov = T),
metrics = c('accuracy'))
summary(model)
cat("Тренируем \n")
history <- model %>%
fit(train,
trainLabels,
epochs = 6,
batch_size = 16,
validation_split = 0.2)
Я нашел это руководство, но не знаю, как адаптировать его к этой простой модели и что такое данные.
model <- ... # создайте оригинальную модель
layer_name <- 'my_layer' intermediate_layer_model <- keras_model(inputs =
model$input,outputs = get_layer(model, layer_name)$output)
intermediate_output <- predict(intermediate_layer_model, data)
Может ли кто-нибудь дать пример этого?
Вы определенно захотите сначала назвать слой, который хотите наблюдать (иначе вам придется работать наугад с последовательно сгенерированными именами слоев):
model <- keras_model_sequential() %>%
layer_lstm(units = 64,
dropout = 0.2,
input_shape = c(seqlength, length(chars)),
name = "lstm") %>%
...
Все остальное довольно просто:
lstm_layer_model <- keras_model(
inputs = model$input,
outputs = get_layer(model, "lstm")$output
)
lstm_output <- predict(lstm_layer_model, new_data)
Итак, если вы хотите узнать значения нейронов LSTM для данного случая, определите признаки этого случая как new_data и выполните последнюю строку.
В TensorFlow для R есть параметр return_state для объекта layer_lstm (документация). Установка его в True заставит объект возвращать скрытые состояния LSTM.
Я недостаточно хорошо разбираюсь в R, чтобы дать код без ошибок без тестирования, но уверен, что вы справитесь с этим с помощью документации.
Ответ или решение
Теория
В нейронных сетях, особенно тех, которые основаны на длинных краткосрочных памяти (LSTM), важно уметь извлекать выходы скрытых слоев для дальнейшего анализа или отладки. В LSTM каждое времяшаговое состояние содержит информацию о предыдущих входах, что особенно полезно для задач обработки последовательностей, таких как предсказание текста. Для получения выходов скрытого слоя чаще всего используется функциональность, позволяющая моделям извлекать данные из промежуточных слоев. В нашем контексте мы рассматриваем модель, построенную с использованием библиотеки Keras для R.
Пример
Приведенные вами примеры демонстрируют, как получить выходные значения скрытого слоя в одномерной LSTM-модели. Пользователь сначала определяет слой LSTM, затем создает отдельную модель, которая будет выдавать лишь выходы этого конкретного слоя. Вот как это можно сделать на практике:
# Создание исходной модели
model <- keras_model_sequential() %>%
layer_lstm(units = 64, dropout = 0.2, input_shape = c(seqlength, length(chars)), name = "lstm") %>%
layer_dense(units = length(chars), activation = "softmax")
# Компиляция модели
compile(
model,
loss = "categorical_crossentropy",
optimizer = optimizer_sgd(lr = 0.001, decay = 1e-6, momentum = 0.9, nesterov = TRUE),
metrics = c('accuracy')
)
# Определение модели для извлечения выходов скрытого слоя
lstm_layer_model <- keras_model(
inputs = model$input,
outputs = get_layer(model, "lstm")$output
)
# Предсказание с использованием новой модели
lstm_output <- predict(lstm_layer_model, new_data)Применение
Применение данного метода позволяет анализировать выходные значения скрытых состояний вашей LSTM-модели. Это полезно для понимания, каким образом сеть обрабатывает информацию на промежуточных этапах, и может помочь в выявлении потенциальных проблем. К примеру, если вы обнаружите, что выход изменяется не так, как ожидалось, это может указывать на необходимость настройки параметров модели. Кроме того, функция return_state может вернуть как скрытые состояния, так и ячейки памяти, предоставляя более полные данные для глубокого анализа. Тем самым, вы делаете вашу LSTM-модель более прозрачной и управляемой, что может способствовать улучшению её производительности и надежности.