문장을 입력해서 이진분류하는 모델에 대해서 알아보겠습니다. 언어가 시계열적인 의미가 있으므로, 이 언어를 문자로 표현한 문장도 시계열적인 의미가 있습니다. 모델에 입력하기 위해서 문장을 시계열수치로 인코딩하는 방법과 여러가지 이진분류 모델을 구성해보고, 학습 결과를 살펴보겠습니다. 이 모델들은 문장 혹은 시계열수치로 양성/음성을 분류하거나 이벤트 발생 유무를 감지하는 문제를 풀 수 있습니다.

필요한 패키지를 가져옵니다.

from tensorflow.keras.models import Sequential, load_model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Embedding, LSTM, Flatten
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint
from tensorflow.keras.utils import plot_model
from tensorflow.keras.datasets import imdb
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

데이터셋 준비

IMDB에서 제공하는 영화 리뷰 데이터셋을 이용하겠습니다. 이 데이터셋은 훈련셋 25,000개, 시험셋 25,000개의 샘플을 제공합니다. 라벨은 1과 0으로 좋아요/싫어요로 지정되어 있습니다. 케라스에서 제공하는 imdb의 load_data() 함수을 이용하면 데이터셋을 쉽게 얻을 수 있습니다. 데이터셋은 이미 정수로 인코딩되어 있으며, 정수값은 단어의 빈도수를 나타냅니다. 모든 단어를 고려할 수 없으므로 빈도수가 높은 단어를 위주로 데이터셋을 생성합니다. 20,000번째로 많이 사용하는 단어까지만 데이터셋으로 만들고 싶다면, num_words 인자에 20000이라고 지정하면 됩니다.

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=20000)

Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/imdb.npz
17465344/17464789 [==============================] - 0s 0us/step
17473536/17464789 [==============================] - 0s 0us/step

풀어야 할 시험셋이 무엇인지 살펴보겠습니다. x_test을 출력하면 다음과 같습니다.

print(x_test)

[list([1, 591, 202, 14, 31, 6, 717, 10, 10, 18142, 10698, 5, 4, 360, 7, 4, 177, 5760, 394, 354, 4, 123, 9, 1035, 1035, 1035, 10, 10, 13, 92, 124, 89, 488, 7944, 100, 28, 1668, 14, 31, 23, 27, 7479, 29, 220, 468, 8, 124, 14, 286, 170, 8, 157, 46, 5, 27, 239, 16, 179, 15387, 38, 32, 25, 7944, 451, 202, 14, 6, 717])
 list([1, 14, 22, 3443, 6, 176, 7, 5063, 88, 12, 2679, 23, 1310, 5, 109, 943, 4, 114, 9, 55, 606, 5, 111, 7, 4, 139, 193, 273, 23, 4, 172, 270, 11, 7216, 10626, 4, 8463, 2801, 109, 1603, 21, 4, 22, 3861, 8, 6, 1193, 1330, 10, 10, 4, 105, 987, 35, 841, 16873, 19, 861, 1074, 5, 1987, 17975, 45, 55, 221, 15, 670, 5304, 526, 14, 1069, 4, 405, 5, 2438, 7, 27, 85, 108, 131, 4, 5045, 5304, 3884, 405, 9, 3523, 133, 5, 50, 13, 104, 51, 66, 166, 14, 22, 157, 9, 4, 530, 239, 34, 8463, 2801, 45, 407, 31, 7, 41, 3778, 105, 21, 59, 299, 12, 38, 950, 5, 4521, 15, 45, 629, 488, 2733, 127, 6, 52, 292, 17, 4, 6936, 185, 132, 1988, 5304, 1799, 488, 2693, 47, 6, 392, 173, 4, 2, 4378, 270, 2352, 4, 1500, 7, 4, 65, 55, 73, 11, 346, 14, 20, 9, 6, 976, 2078, 7, 5293, 861, 12746, 5, 4182, 30, 3127, 2, 56, 4, 841, 5, 990, 692, 8, 4, 1669, 398, 229, 10, 10, 13, 2822, 670, 5304, 14, 9, 31, 7, 27, 111, 108, 15, 2033, 19, 7836, 1429, 875, 551, 14, 22, 9, 1193, 21, 45, 4829, 5, 45, 252, 8, 12508, 6, 565, 921, 3639, 39, 4, 529, 48, 25, 181, 8, 67, 35, 1732, 22, 49, 238, 60, 135, 1162, 14, 9, 290, 4, 58, 10, 10, 472, 45, 55, 878, 8, 169, 11, 374, 5687, 25, 203, 28, 8, 818, 12, 125, 4, 3077])
 list([1, 111, 748, 4368, 1133, 2, 2, 4, 87, 1551, 1262, 7, 31, 318, 9459, 7, 4, 498, 5076, 748, 63, 29, 5161, 220, 686, 10941, 5, 17, 12, 575, 220, 2507, 17, 6, 185, 132, 2, 16, 53, 928, 11, 2, 74, 4, 438, 21, 27, 10044, 589, 8, 22, 107, 2, 19550, 997, 1638, 8, 35, 2076, 9019, 11, 22, 231, 54, 29, 1706, 29, 100, 18995, 2425, 34, 12998, 8738, 2, 5, 19353, 98, 31, 2122, 33, 6, 58, 14, 3808, 1638, 8, 4, 365, 7, 2789, 3761, 356, 346, 4, 2, 1060, 63, 29, 93, 11, 5421, 11, 15236, 33, 6, 58, 54, 1270, 431, 748, 7, 32, 2580, 16, 11, 94, 19469, 10, 10, 4, 993, 2, 7, 4, 1766, 2634, 2164, 2, 8, 847, 8, 1450, 121, 31, 7, 27, 86, 2663, 10760, 16, 6, 465, 993, 2006, 2, 573, 17, 2, 42, 4, 17345, 37, 473, 6, 711, 6, 8869, 7, 328, 212, 70, 30, 258, 11, 220, 32, 7, 108, 21, 133, 12, 9, 55, 465, 849, 3711, 53, 33, 2071, 1969, 37, 70, 1144, 4, 5940, 1409, 74, 476, 37, 62, 91, 1329, 169, 4, 1330, 10104, 146, 655, 2212, 5, 258, 12, 184, 10104, 546, 5, 849, 10333, 7, 4, 22, 1436, 18, 631, 1386, 797, 7, 4, 8712, 71, 348, 425, 4320, 1061, 19, 10288, 5, 12141, 11, 661, 8, 339, 17863, 4, 2455, 11434, 7, 4, 1962, 10, 10, 263, 787, 9, 270, 11, 6, 9466, 4, 2, 2, 121, 4, 5437, 26, 4434, 19, 68, 1372, 5, 28, 446, 6, 318, 7149, 8, 67, 51, 36, 70, 81, 8, 4392, 2294, 36, 1197, 8, 2, 2, 18, 6, 711, 4, 9909, 26, 10296, 1125, 11, 14, 636, 720, 12, 426, 28, 77, 776, 8, 97, 38, 111, 7489, 6175, 168, 1239, 5189, 137, 2, 18, 27, 173, 9, 2399, 17, 6, 12397, 428, 14657, 232, 11, 4, 8014, 37, 272, 40, 2708, 247, 30, 656, 6, 13182, 54, 2, 3292, 98, 6, 2840, 40, 558, 37, 6093, 98, 4, 17345, 1197, 15, 14, 9, 57, 4893, 5, 4659, 6, 275, 711, 7937, 2, 3292, 98, 6, 2, 10, 10, 6639, 19, 14, 10241, 267, 162, 711, 37, 5900, 752, 98, 4, 17345, 2378, 90, 19, 6, 2, 7, 2, 1810, 2, 4, 4770, 3183, 930, 8, 508, 90, 4, 1317, 8, 4, 2, 17, 15454, 3965, 1853, 4, 1494, 8, 4468, 189, 4, 2, 6287, 5774, 4, 4770, 5, 95, 271, 23, 6, 7742, 6063, 2, 5437, 33, 1526, 6, 425, 3155, 2, 4535, 1636, 7, 4, 4669, 11966, 469, 4, 4552, 54, 4, 150, 5664, 17345, 280, 53, 2, 2, 18, 339, 29, 1978, 27, 7885, 5, 17303, 68, 1830, 19, 6571, 14605, 4, 1515, 7, 263, 65, 2132, 34, 6, 5680, 7489, 43, 159, 29, 9, 4706, 9, 387, 73, 195, 584, 10, 10, 1069, 4, 58, 810, 54, 14, 6078, 117, 22, 16, 93, 5, 1069, 4, 192, 15, 12, 16, 93, 34, 6, 1766, 2, 33, 4, 5673, 7, 15, 18760, 9252, 3286, 325, 12, 62, 30, 776, 8, 67, 14, 17, 6, 12214, 44, 148, 687, 2, 203, 42, 203, 24, 28, 69, 2, 6676, 11, 330, 54, 29, 93, 2, 21, 845, 14148, 27, 1099, 7, 819, 4, 22, 1407, 17, 6, 14967, 787, 7, 2460, 19569, 2, 100, 30, 4, 3737, 3617, 3169, 2321, 42, 1898, 11, 4, 3814, 42, 101, 704, 7, 101, 999, 15, 1625, 94, 2926, 180, 5, 9, 9101, 34, 15205, 45, 6, 1429, 22, 60, 6, 1220, 31, 11, 94, 6408, 96, 21, 94, 749, 9, 57, 975])
 ...
 list([1, 13, 1408, 15, 8, 135, 14, 9, 35, 32, 46, 394, 20, 62, 30, 5093, 21, 45, 184, 78, 4, 1492, 910, 769, 2290, 2515, 395, 4257, 5, 1454, 11, 119, 16946, 89, 1036, 4, 116, 218, 78, 21, 407, 100, 30, 128, 262, 15, 7, 185, 2280, 284, 1842, 2, 37, 315, 4, 226, 20, 272, 2942, 40, 29, 152, 60, 181, 8, 30, 50, 553, 362, 80, 119, 12, 21, 846, 5518])
 list([1, 11, 119, 241, 9, 4, 840, 20, 12, 468, 15, 94, 3684, 562, 791, 39, 4, 86, 107, 8, 97, 14, 31, 33, 4, 2960, 7, 743, 46, 1028, 9, 3531, 5, 4, 768, 47, 8, 79, 90, 145, 164, 162, 50, 6, 501, 119, 7, 9, 4, 78, 232, 15, 16, 224, 11, 4, 333, 20, 4, 985, 200, 5, 2, 5, 9, 1861, 8, 79, 357, 4, 20, 47, 220, 57, 206, 139, 11, 12, 5, 55, 117, 212, 13, 1276, 92, 124, 51, 45, 1188, 71, 536, 13, 520, 14, 20, 6, 2302, 7, 470])
 list([1, 6, 52, 7465, 430, 22, 9, 220, 2594, 8, 28, 2, 519, 3227, 6, 769, 15, 47, 6, 3482, 4067, 8, 114, 5, 33, 222, 31, 55, 184, 704, 5586, 18020, 19, 346, 3153, 5, 6, 364, 350, 4, 184, 5586, 9, 133, 1810, 11, 5417, 13226, 21, 4, 7298, 2, 570, 50, 2005, 2643, 9, 6, 1249, 17, 6, 2, 2, 21, 17, 6, 1211, 232, 1138, 2249, 29, 266, 56, 96, 346, 194, 308, 9, 194, 21, 29, 218, 1078, 19, 4, 78, 173, 7, 27, 2, 5698, 3406, 718, 2, 9, 6, 6907, 17, 210, 5, 3281, 5677, 47, 77, 395, 14, 172, 173, 18, 2740, 2931, 4517, 82, 127, 27, 173, 11, 6, 392, 217, 21, 50, 9, 57, 65, 12, 14274, 53, 40, 35, 390, 7, 11, 4, 3567, 7, 4, 314, 74, 6, 792, 22, 16261, 19, 714, 727, 5205, 382, 4, 91, 6533, 439, 19, 14, 20, 9, 1441, 5805, 1118, 4, 756, 25, 124, 4, 31, 12, 16, 93, 804, 34, 2005, 2643])]

데이터셋의 형태를 확인해봅니다.

print(x_train.shape)
print(y_train.shape)
print(x_test.shape)
print(y_test.shape)

(25000,)
(25000,)
(25000,)
(25000,)

총 25000개의 샘플이 있으며, 각 샘플은 영화 리뷰 한 건을 의미하며, 단어의 인덱스로 구성되어 있습니다. 'num_words=20000'으로 지정했기 때문에 빈도수가 20,000을 넘는 단어는 보이지가 않습니다.

리뷰의 길이가 다르니 각 샘플의 길이가 다르겠죠? 적개는 수십 단어로 많게는 천 개 이상의 단어로 구성되어 있습니다. 모델의 입력으로 사용하려면 고정된 길이로 만들어야 하므로 케라스에서 제공되는 전처리 함수인 sequence의 pad_sequences() 함수를 사용합니다. 이 함수는 두 가지 역할을 수행합니다.

문장을 maxlen 인자로 지정된 길이로 맞춰줍니다. 예를 들어 200으로 지정했다면 200보다 짧은 문장은 0으로 채워서 200단어로 맞춰주고 200보다 긴 문장은 200단어까지만 잘라냅니다.
(num_samples, num_timesteps)으로 2차원의 numpy 배열로 만들어줍니다. maxlen을 200으로 지정하였다면, num_timesteps도 200이 됩니다.

from keras.preprocessing import sequence

x_train = sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=200)
x_test = sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=200)

Using TensorFlow backend.

다층퍼셉트론 신경망 모델

임베딩(Embedding) 레이어로 단어들을 인코딩한 후 Dense 레이어를 통해 분류하는 다층퍼셉트론 신경망 모델입니다. 임베딩 레이어의 인자 의미는 다음과 같습니다.

첫번째 인자(input_dim) : 단어 사전의 크기를 말하며 총 20,000개의 단어 종류가 있다는 의미입니다. 이 값은 앞서 imdb.load_data() 함수의 num_words 인자값과 동일해야 합니다.
두번째 인자(output_dim) : 단어를 인코딩 한 후 나오는 벡터 크기 입니다. 이 값이 128이라면 단어를 128차원의 의미론적 기하공간에 나타낸다는 의미입니다. 단순하게 빈도수만으로 단어를 표시한다면, 10과 11은 빈도수는 비슷하지만 단어로 볼 때는 전혀 다른 의미를 가지고 있습니다. 하지만 의미론적 기하공간에서는 거리가 가까운 두 단어는 의미도 유사합니다. 즉 임베딩 레이어는 입력되는 단어를 의미론적으로 잘 설계된 공간에 위치시켜 벡터로 수치화 시킨다고 볼 수 있습니다.
input_length : 단어의 수 즉 문장의 길이를 나타냅니다. 임베딩 레이어의 출력 크기는 샘플 수 * output_dim * input_lenth가 됩니다. 임베딩 레이어 다음에 Flatten 레이어가 온다면 반드시 input_lenth를 지정해야 합니다. 플래튼 레이어인 경우 입력 크기가 알아야 이를 1차원으로 만들어서 Dense 레이어에 전달할 수 있기 때문입니다.

model = Sequential()
model.add(Embedding(20000, 128, input_length=200))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

네트워크 아키텍처를 정의했으니, 컴파일 후 학습을 시킵니다.

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

checkpoint_callback = ModelCheckpoint("best_model.h5", 
                                      save_best_only=True, 
                                      monitor="val_loss")

hist = model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=64, 
                 validation_split=0.2, 
                 callbacks=[checkpoint_callback])

Train on 20000 samples, validate on 5000 samples
Epoch 1/5
20000/20000 [==============================] - 22s 1ms/sample - loss: 0.4274 - accuracy: 0.7818 - val_loss: 0.3208 - val_accuracy: 0.8646
Epoch 2/5
20000/20000 [==============================] - 22s 1ms/sample - loss: 0.0571 - accuracy: 0.9808 - val_loss: 0.4214 - val_accuracy: 0.8562
Epoch 3/5
20000/20000 [==============================] - 22s 1ms/sample - loss: 0.0034 - accuracy: 0.9995 - val_loss: 0.5686 - val_accuracy: 0.8528
Epoch 4/5
20000/20000 [==============================] - 22s 1ms/sample - loss: 3.0380e-04 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.5609 - val_accuracy: 0.8626
Epoch 5/5
20000/20000 [==============================] - 22s 1ms/sample - loss: 1.1115e-04 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.5797 - val_accuracy: 0.8636

학습 시 매 에포크에 해당하는 훈련셋과 검증셋에 대한 손실값과 평가 메트릭 수치를 확인할 수 있습니다. 이를 시각화시키면 오버피팅 여부를 한 눈에 확인할 수 있습니다.

fig, loss_ax = plt.subplots()

acc_ax = loss_ax.twinx()

loss_ax.plot(hist.history['loss'], 'y', label='train loss')
loss_ax.plot(hist.history['val_loss'], 'r', label='val loss')
loss_ax.set_ylim([-0.2, 1.2])

acc_ax.plot(hist.history['accuracy'], 'b', label='train acc')
acc_ax.plot(hist.history['val_accuracy'], 'g', label='val acc')
acc_ax.set_ylim([-0.2, 1.2])

loss_ax.set_xlabel('epoch')
loss_ax.set_ylabel('loss')
acc_ax.set_ylabel('accuray')

loss_ax.legend(loc='upper left')
acc_ax.legend(loc='lower left')

plt.show()

파일로 저장된 모델을 로딩하여 시험셋으로 최종 평가를 수행합니다.

model = load_model("best_model.h5")

loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=64)
print('## evaluation loss and_metrics ##')
print(loss_and_metrics)

25000/25000 [==============================] - 6s 227us/sample - loss: 0.3293 - accuracy: 0.8594
## evaluation loss and_metrics ##
[0.3293186656475067, 0.85936]

순환 신경망 모델

문장을 단어들의 시퀀스로 간주하고 순환(LSTM) 레이어의 입력으로 구성한 모델입니다. 임베딩 레이어 다음에 LSTM 레이어가 오는 경우에는 임베딩 레이어에 input_length 인자를 따로 설정할 필요는 없습니다. 입력 문장의 길이에 따라 input_length가 자동으로 정해지고, 이것이 LSTM 레이어에는 timesteps으로 입력되기 때문입니다. 블록으로 표현한다면 예제에서는 문장의 길이가 200 단어이므로, LSTM 블록 200개가 이어져있다고 생각하면 됩니다.

model = Sequential()
model.add(Embedding(20000, 128))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

네트워크 아키텍처를 정의했으니, 컴파일 후 학습을 시킵니다.

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

checkpoint_callback = ModelCheckpoint("best_model.h5", 
                                      save_best_only=True, 
                                      monitor="val_loss")

hist = model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=64, 
                 validation_split=0.2, 
                 callbacks=[checkpoint_callback])

Train on 20000 samples, validate on 5000 samples
Epoch 1/5
20000/20000 [==============================] - 103s 5ms/sample - loss: 0.4101 - accuracy: 0.8112 - val_loss: 0.3055 - val_accuracy: 0.8752
Epoch 2/5
20000/20000 [==============================] - 102s 5ms/sample - loss: 0.2112 - accuracy: 0.9194 - val_loss: 0.3272 - val_accuracy: 0.8730
Epoch 3/5
20000/20000 [==============================] - 102s 5ms/sample - loss: 0.1294 - accuracy: 0.9553 - val_loss: 0.3767 - val_accuracy: 0.8668
Epoch 4/5
20000/20000 [==============================] - 103s 5ms/sample - loss: 0.0921 - accuracy: 0.9665 - val_loss: 0.4340 - val_accuracy: 0.8658
Epoch 5/5
20000/20000 [==============================] - 102s 5ms/sample - loss: 0.0786 - accuracy: 0.9729 - val_loss: 0.4619 - val_accuracy: 0.8610

학습 시 매 에포크에 해당하는 훈련셋과 검증셋에 대한 손실값과 평가 메트릭 수치를 확인할 수 있습니다. 이를 시각화시키면 오버피팅 여부를 한 눈에 확인할 수 있습니다.

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

fig, loss_ax = plt.subplots()

acc_ax = loss_ax.twinx()

loss_ax.plot(hist.history['loss'], 'y', label='train loss')
loss_ax.plot(hist.history['val_loss'], 'r', label='val loss')
loss_ax.set_ylim([-0.2, 1.2])

acc_ax.plot(hist.history['accuracy'], 'b', label='train acc')
acc_ax.plot(hist.history['val_accuracy'], 'g', label='val acc')
acc_ax.set_ylim([-0.2, 1.2])

loss_ax.set_xlabel('epoch')
loss_ax.set_ylabel('loss')
acc_ax.set_ylabel('accuray')

loss_ax.legend(loc='upper left')
acc_ax.legend(loc='lower left')

plt.show()

파일로 저장된 모델을 로딩하여 시험셋으로 최종 평가를 수행합니다.

loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=64)
print('## evaluation loss and_metrics ##')
print(loss_and_metrics)

25000/25000 [==============================] - 38s 2ms/sample - loss: 0.4924 - accuracy: 0.8503
## evaluation loss and_metrics ##
[0.4923672989845276, 0.85028]

또한 시험셋으로 테스트한 결과를 제출하기 위해 모델 결과 파일을 저장합니다. 출력이 0.0과 1.0 사이의 수치를 가진 벡터 하나이므로 0.5를 기준으로 크면 1로, 작으면 0으로 변환하여 이 값을 파일로 저장합니다.

y_pred = (model.predict(x_test) > 0.5).astype("int32")
np.savetxt('y_pred.csv', y_pred, fmt='%d')

목표

제출 따라하기 (3분)

개념 배우기

코드 따라하기