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Keras 2 : examples : 自然言語処理 – アクティブラーニングによるレビュー分類

Posted on by Sales Information

Keras 2 : examples : アクティブラーニングによるレビュー分類 (翻訳/解説)

翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション
作成日時 : 05/23/2022 (keras 2.9.0)

* 本ページは、Keras の以下のドキュメントを翻訳した上で適宜、補足説明したものです：

* サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。
* ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。

 

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Keras 2 : examples : 自然言語処理 – アクティブラーニングによるレビュー分類

Description : レビュー分類を通してアクティブラーニングの利点を実演します。

 

イントロダクション

データ中心の機械学習の発展とともに、アクティブラーニングは企業や研究者の間で人気が高まっています。アクティブラーニングは、 競争力のあるスコアを獲得するために結果としてのモデルがより少ない総量の訓練データだけを必要とするように、ML モデルを徐々に (= progressively) 訓練することを目的としています。

アクティブラーニング・パイプラインの構造は分類器とオラクルを含みます。オラクルは annotator で、データをクリーンアップし、選択し、ラベル付けして、それを必要なときにモデルに供給します。オラクルは訓練済みの個体であるか個体のグループで、新しいデータのラベル付けにおいて一貫性を確実にします。

プロセスは full データセットの小さなサブセットにアノテートして初期モデルを訓練することから始まります。最善なモデルチェックポイントがセーブされてから均衡の取れたテストセットでテストされます。テストセットは注意深くサンプリングされなければなりません、完全な (= full) 訓練プロセスはそれに依存しているからです。初期評価スコアを得たら、オラクルはより多くのサンプルにラベル付けすることを課せられます ; サンプリングされるデータポイントの数は通常はビジネス要件により決定されます。その後、新たにサンプリングされたデータが訓練セットに追加され、そして訓練手続きが繰り返されます。このサイクルは許容できるスコアに達するか、他のビジネスメトリックが満たされるまで続けられます。

このチュートリアルは、データセット全体で訓練されたモデルと比較して、より低い全体的な偽陽性と偽陰性率という結果になる ratio-based (最小信頼度) サンプリング・ストラテジーを実演することによりアクティブラーニングがどのように動作するかの基本的なデモを提供しています。このサンプリングは不確実性サンプリングの領域に当てはまり、そこでは新しいデータセットは (モデルが対応するラベルのために出力する) 不確実性に基づいてサンプリングされます。私達の例では、モデルの偽陽性と偽陰性率を比較して、それらの比率に基づいて新しいデータをアノテートします。

幾つかの他のサンプリング・テクニックは以下を含みます :

  1. Committee サンプリング : サンプリングされるベストなデータポイントに対して投票するマルチモデルを使用します。

  2. エントロピー reduction : エントロピー閾値に従ったサンプリングで、最も高いエントロピースコアを生成するサンプルをより多く選択します。

  3. 最小マージン・ベースのサンプリング : 決定境界に最も近いデータポイントを選択します。

 

必要なライブラリのインポート

import tensorflow_datasets as tfds
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import matplotlib.pyplot as plt
import re
import string

tfds.disable_progress_bar()

 

データのロードと前処理

実験のために IMDB レビューデータセットを使用していきます。このデータセットは訓練とテスト分割を含む、全部で 50,000 レビューを持ちます。これらの分割をマージして、独自の均衡した訓練・検証とテストセットをサンプリングします。

dataset = tfds.load(
    "imdb_reviews",
    split="train + test",
    as_supervised=True,
    batch_size=-1,
    shuffle_files=False,
)
reviews, labels = tfds.as_numpy(dataset)

print("Total examples:", reviews.shape[0])

Total examples: 50000

アクティブラーニングはデータのサブセットにラベル付けすることから始まります。使用していく比率サンプリング (= ratio sampling) テクニックのためには、良くバランスの取れた訓練・検証とテスト分割が必要となります。

val_split = 2500
test_split = 2500
train_split = 7500

# Separating the negative and positive samples for manual stratification
x_positives, y_positives = reviews[labels == 1], labels[labels == 1]
x_negatives, y_negatives = reviews[labels == 0], labels[labels == 0]

# Creating training, validation and testing splits
x_val, y_val = (
    tf.concat((x_positives[:val_split], x_negatives[:val_split]), 0),
    tf.concat((y_positives[:val_split], y_negatives[:val_split]), 0),
)
x_test, y_test = (
    tf.concat(
        (
            x_positives[val_split : val_split + test_split],
            x_negatives[val_split : val_split + test_split],
        ),
        0,
    ),
    tf.concat(
        (
            y_positives[val_split : val_split + test_split],
            y_negatives[val_split : val_split + test_split],
        ),
        0,
    ),
)
x_train, y_train = (
    tf.concat(
        (
            x_positives[val_split + test_split : val_split + test_split + train_split],
            x_negatives[val_split + test_split : val_split + test_split + train_split],
        ),
        0,
    ),
    tf.concat(
        (
            y_positives[val_split + test_split : val_split + test_split + train_split],
            y_negatives[val_split + test_split : val_split + test_split + train_split],
        ),
        0,
    ),
)

# Remaining pool of samples are stored separately. These are only labeled as and when required
x_pool_positives, y_pool_positives = (
    x_positives[val_split + test_split + train_split :],
    y_positives[val_split + test_split + train_split :],
)
x_pool_negatives, y_pool_negatives = (
    x_negatives[val_split + test_split + train_split :],
    y_negatives[val_split + test_split + train_split :],
)

# Creating TF Datasets for faster prefetching and parallelization
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
val_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_val, y_val))
test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test))

pool_negatives = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
    (x_pool_negatives, y_pool_negatives)
)
pool_positives = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
    (x_pool_positives, y_pool_positives)
)

print(f"Initial training set size: {len(train_dataset)}")
print(f"Validation set size: {len(val_dataset)}")
print(f"Testing set size: {len(test_dataset)}")
print(f"Unlabeled negative pool: {len(pool_negatives)}")
print(f"Unlabeled positive pool: {len(pool_positives)}")

Initial training set size: 15000
Validation set size: 5000
Testing set size: 5000
Unlabeled negative pool: 12500
Unlabeled positive pool: 12500

 

TextVectorization 層の適合

テキストデータで作業していますので、テキスト文字列をベクトルとしてエンコードする必要があります、これは Embedding 層に渡されます。このトークン化プロセスを高速にするため、map() 関数をその並列化機能とともに使用します。

def custom_standardization(input_data):
    lowercase = tf.strings.lower(input_data)
    stripped_html = tf.strings.regex_replace(lowercase, "
", " ")
    return tf.strings.regex_replace(
        stripped_html, f"[{re.escape(string.punctuation)}]", ""
    )


vectorizer = layers.TextVectorization(
    3000, standardize=custom_standardization, output_sequence_length=150
)
# Adapting the dataset
vectorizer.adapt(
    train_dataset.map(lambda x, y: x, num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE).batch(256)
)


def vectorize_text(text, label):
    text = vectorizer(text)
    return text, label


train_dataset = train_dataset.map(
    vectorize_text, num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE
).prefetch(tf.data.AUTOTUNE)
pool_negatives = pool_negatives.map(vectorize_text, num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE)
pool_positives = pool_positives.map(vectorize_text, num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE)

val_dataset = val_dataset.batch(256).map(
    vectorize_text, num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE
)
test_dataset = test_dataset.batch(256).map(
    vectorize_text, num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE
)

 

ヘルパー関数の作成

# Helper function for merging new history objects with older ones
def append_history(losses, val_losses, accuracy, val_accuracy, history):
    losses = losses + history.history["loss"]
    val_losses = val_losses + history.history["val_loss"]
    accuracy = accuracy + history.history["binary_accuracy"]
    val_accuracy = val_accuracy + history.history["val_binary_accuracy"]
    return losses, val_losses, accuracy, val_accuracy


# Plotter function
def plot_history(losses, val_losses, accuracies, val_accuracies):
    plt.plot(losses)
    plt.plot(val_losses)
    plt.legend(["train_loss", "val_loss"])
    plt.xlabel("Epochs")
    plt.ylabel("Loss")
    plt.show()

    plt.plot(accuracies)
    plt.plot(val_accuracies)
    plt.legend(["train_accuracy", "val_accuracy"])
    plt.xlabel("Epochs")
    plt.ylabel("Accuracy")
    plt.show()

 

モデルの作成

小さい双方向 LSTM モデルを作成します。アクティブラーニングを使用するとき、モデルアーキテクチャは初期データに過剰適合する能力をもつことを確実にするべきです。過剰適合はモデルが先々の未見データに対して十分な能力を持つ強いヒントを与えます。

def create_model():
    model = keras.models.Sequential(
        [
            layers.Input(shape=(150,)),
            layers.Embedding(input_dim=3000, output_dim=128),
            layers.Bidirectional(layers.LSTM(32, return_sequences=True)),
            layers.GlobalMaxPool1D(),
            layers.Dense(20, activation="relu"),
            layers.Dropout(0.5),
            layers.Dense(1, activation="sigmoid"),
        ]
    )
    model.summary()
    return model

 

データセット全体で訓練

アクティブラーニングの有効性を示すために、最初にモデルを 40,000 個のラベル付けされたサンプルを含むデータセット全体で訓練します。このモデルは後で比較のために使用されます。

def train_full_model(full_train_dataset, val_dataset, test_dataset):
    model = create_model()
    model.compile(
        loss="binary_crossentropy",
        optimizer="rmsprop",
        metrics=[
            keras.metrics.BinaryAccuracy(),
            keras.metrics.FalseNegatives(),
            keras.metrics.FalsePositives(),
        ],
    )

    # We will save the best model at every epoch and load the best one for evaluation on the test set
    history = model.fit(
        full_train_dataset.batch(256),
        epochs=20,
        validation_data=val_dataset,
        callbacks=[
            keras.callbacks.EarlyStopping(patience=4, verbose=1),
            keras.callbacks.ModelCheckpoint(
                "FullModelCheckpoint.h5", verbose=1, save_best_only=True
            ),
        ],
    )

    # Plot history
    plot_history(
        history.history["loss"],
        history.history["val_loss"],
        history.history["binary_accuracy"],
        history.history["val_binary_accuracy"],
    )

    # Loading the best checkpoint
    model = keras.models.load_model("FullModelCheckpoint.h5")

    print("-" * 100)
    print(
        "Test set evaluation: ",
        model.evaluate(test_dataset, verbose=0, return_dict=True),
    )
    print("-" * 100)
    return model


# Sampling the full train dataset to train on
full_train_dataset = (
    train_dataset.concatenate(pool_positives)
    .concatenate(pool_negatives)
    .cache()
    .shuffle(20000)
)

# Training the full model
full_dataset_model = train_full_model(full_train_dataset, val_dataset, test_dataset)

Model: "sequential"
_________________________________________________________________
 Layer (type)                Output Shape              Param #   
=================================================================
 embedding (Embedding)       (None, 150, 128)          384000    

 bidirectional (Bidirectiona  (None, 150, 64)          41216     
 l)                                                              

 global_max_pooling1d (Globa  (None, 64)               0         
 lMaxPooling1D)                                                  

 dense (Dense)               (None, 20)                1300      

 dropout (Dropout)           (None, 20)                0         

 dense_1 (Dense)             (None, 1)                 21        

=================================================================
Total params: 426,537
Trainable params: 426,537
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
Epoch 1/20
156/157 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.5150 - binary_accuracy: 0.7615 - false_negatives: 3314.0000 - false_positives: 6210.0000
Epoch 00001: val_loss improved from inf to 0.47791, saving model to FullModelCheckpoint.h5
157/157 [==============================] - 25s 103ms/step - loss: 0.5148 - binary_accuracy: 0.7617 - false_negatives: 3316.0000 - false_positives: 6217.0000 - val_loss: 0.4779 - val_binary_accuracy: 0.7858 - val_false_negatives: 970.0000 - val_false_positives: 101.0000
Epoch 2/20
156/157 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3659 - binary_accuracy: 0.8500 - false_negatives: 2833.0000 - false_positives: 3158.0000
Epoch 00002: val_loss improved from 0.47791 to 0.35345, saving model to FullModelCheckpoint.h5
157/157 [==============================] - 9s 59ms/step - loss: 0.3656 - binary_accuracy: 0.8501 - false_negatives: 2836.0000 - false_positives: 3159.0000 - val_loss: 0.3535 - val_binary_accuracy: 0.8502 - val_false_negatives: 363.0000 - val_false_positives: 386.0000
Epoch 3/20
156/157 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3319 - binary_accuracy: 0.8653 - false_negatives: 2507.0000 - false_positives: 2873.0000
Epoch 00003: val_loss improved from 0.35345 to 0.33150, saving model to FullModelCheckpoint.h5
157/157 [==============================] - 9s 55ms/step - loss: 0.3319 - binary_accuracy: 0.8652 - false_negatives: 2512.0000 - false_positives: 2878.0000 - val_loss: 0.3315 - val_binary_accuracy: 0.8576 - val_false_negatives: 423.0000 - val_false_positives: 289.0000
Epoch 4/20
156/157 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3130 - binary_accuracy: 0.8764 - false_negatives: 2398.0000 - false_positives: 2538.0000
Epoch 00004: val_loss did not improve from 0.33150
157/157 [==============================] - 9s 55ms/step - loss: 0.3129 - binary_accuracy: 0.8763 - false_negatives: 2404.0000 - false_positives: 2542.0000 - val_loss: 0.3328 - val_binary_accuracy: 0.8586 - val_false_negatives: 263.0000 - val_false_positives: 444.0000
Epoch 5/20
156/157 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2918 - binary_accuracy: 0.8867 - false_negatives: 2141.0000 - false_positives: 2385.0000
Epoch 00005: val_loss did not improve from 0.33150
157/157 [==============================] - 9s 55ms/step - loss: 0.2917 - binary_accuracy: 0.8867 - false_negatives: 2143.0000 - false_positives: 2388.0000 - val_loss: 0.3762 - val_binary_accuracy: 0.8468 - val_false_negatives: 476.0000 - val_false_positives: 290.0000
Epoch 6/20
156/157 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2819 - binary_accuracy: 0.8901 - false_negatives: 2112.0000 - false_positives: 2277.0000
Epoch 00006: val_loss did not improve from 0.33150
157/157 [==============================] - 9s 55ms/step - loss: 0.2819 - binary_accuracy: 0.8902 - false_negatives: 2112.0000 - false_positives: 2282.0000 - val_loss: 0.4018 - val_binary_accuracy: 0.8312 - val_false_negatives: 694.0000 - val_false_positives: 150.0000
Epoch 7/20
156/157 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2650 - binary_accuracy: 0.8992 - false_negatives: 1902.0000 - false_positives: 2122.0000
Epoch 00007: val_loss improved from 0.33150 to 0.32843, saving model to FullModelCheckpoint.h5
157/157 [==============================] - 9s 55ms/step - loss: 0.2649 - binary_accuracy: 0.8992 - false_negatives: 1908.0000 - false_positives: 2123.0000 - val_loss: 0.3284 - val_binary_accuracy: 0.8578 - val_false_negatives: 274.0000 - val_false_positives: 437.0000
Epoch 8/20
157/157 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.2508 - binary_accuracy: 0.9051 - false_negatives: 1821.0000 - false_positives: 1974.0000
Epoch 00008: val_loss did not improve from 0.32843
157/157 [==============================] - 9s 55ms/step - loss: 0.2508 - binary_accuracy: 0.9051 - false_negatives: 1821.0000 - false_positives: 1974.0000 - val_loss: 0.4806 - val_binary_accuracy: 0.8194 - val_false_negatives: 788.0000 - val_false_positives: 115.0000
Epoch 9/20
156/157 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2377 - binary_accuracy: 0.9112 - false_negatives: 1771.0000 - false_positives: 1775.0000
Epoch 00009: val_loss did not improve from 0.32843
157/157 [==============================] - 9s 54ms/step - loss: 0.2378 - binary_accuracy: 0.9112 - false_negatives: 1775.0000 - false_positives: 1777.0000 - val_loss: 0.3378 - val_binary_accuracy: 0.8562 - val_false_negatives: 335.0000 - val_false_positives: 384.0000
Epoch 10/20
156/157 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2209 - binary_accuracy: 0.9195 - false_negatives: 1591.0000 - false_positives: 1623.0000
Epoch 00010: val_loss did not improve from 0.32843
157/157 [==============================] - 9s 55ms/step - loss: 0.2211 - binary_accuracy: 0.9195 - false_negatives: 1594.0000 - false_positives: 1627.0000 - val_loss: 0.3475 - val_binary_accuracy: 0.8556 - val_false_negatives: 425.0000 - val_false_positives: 297.0000
Epoch 11/20
156/157 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2060 - binary_accuracy: 0.9251 - false_negatives: 1512.0000 - false_positives: 1479.0000
Epoch 00011: val_loss did not improve from 0.32843
157/157 [==============================] - 9s 55ms/step - loss: 0.2061 - binary_accuracy: 0.9251 - false_negatives: 1517.0000 - false_positives: 1479.0000 - val_loss: 0.3823 - val_binary_accuracy: 0.8522 - val_false_negatives: 276.0000 - val_false_positives: 463.0000
Epoch 00011: early stopping


----------------------------------------------------------------------------------------------------
Test set evaluation:  {'loss': 0.34183189272880554, 'binary_accuracy': 0.8579999804496765, 'false_negatives': 295.0, 'false_positives': 415.0}
----------------------------------------------------------------------------------------------------

 

アクティブラーニングによる訓練

アクティブラーニングを実行するとき従う一般的なプロセスは下のように示されます :

パイプラインは 5 つのパートで要約できます :

  1. 小さい、バランスの取れた訓練データセットをサンプリングしてアノテートする。

  2. この小さいサブセットでモデルを訓練する。

  3. バランスの取れたテストセットでモデルを評価する。

  4. モデルがビジネス基準を満たすのであれば、それをリアルタイム設定で配備します。

  5. 基準に合格しない場合には、偽陽性と偽陰性の比率に従ってもう少しのサンプルをサンプリングして、それらを訓練セットに追加して、そしてモデルがテストに合格するか、総ての利用可能なデータが尽きるまでステップ 2 を繰り返します。

下のコードについて、次の式を使用してサンプリングを実行します :

Ratio Sampling

アクティブラーニング・テクニックは進捗追跡のためにコールバックを広範囲に使用します。この例のためにモデル・チェックポインティングと early stopping を使用していきます。early stopping の patience パラメータは過剰適合と必要な時間を最小化するのに役立つことができます。取り敢えずそれを patience=4 に設定しましたが、モデルは堅牢ですので、必要であれば patience レベルを増やすことができます。

def train_active_learning_models(
    train_dataset,
    pool_negatives,
    pool_positives,
    val_dataset,
    test_dataset,
    num_iterations=3,
    sampling_size=5000,
):

    # Creating lists for storing metrics
    losses, val_losses, accuracies, val_accuracies = [], [], [], []

    model = create_model()
    # We will monitor the false positives and false negatives predicted by our model
    # These will decide the subsequent sampling ratio for every Active Learning loop
    model.compile(
        loss="binary_crossentropy",
        optimizer="rmsprop",
        metrics=[
            keras.metrics.BinaryAccuracy(),
            keras.metrics.FalseNegatives(),
            keras.metrics.FalsePositives(),
        ],
    )

    # Defining checkpoints.
    # The checkpoint callback is reused throughout the training since it only saves the best overall model.
    checkpoint = keras.callbacks.ModelCheckpoint(
        "AL_Model.h5", save_best_only=True, verbose=1
    )
    # Here, patience is set to 4. This can be set higher if desired.
    early_stopping = keras.callbacks.EarlyStopping(patience=4, verbose=1)

    print(f"Starting to train with {len(train_dataset)} samples")
    # Initial fit with a small subset of the training set
    history = model.fit(
        train_dataset.cache().shuffle(20000).batch(256),
        epochs=20,
        validation_data=val_dataset,
        callbacks=[checkpoint, early_stopping],
    )

    # Appending history
    losses, val_losses, accuracies, val_accuracies = append_history(
        losses, val_losses, accuracies, val_accuracies, history
    )

    for iteration in range(num_iterations):
        # Getting predictions from previously trained model
        predictions = model.predict(test_dataset)

        # Generating labels from the output probabilities
        rounded = tf.where(tf.greater(predictions, 0.5), 1, 0)

        # Evaluating the number of zeros and ones incorrrectly classified
        _, _, false_negatives, false_positives = model.evaluate(test_dataset, verbose=0)

        print("-" * 100)
        print(
            f"Number of zeros incorrectly classified: {false_negatives}, Number of ones incorrectly classified: {false_positives}"
        )

        # This technique of Active Learning demonstrates ratio based sampling where
        # Number of ones/zeros to sample = Number of ones/zeros incorrectly classified / Total incorrectly classified
        if false_negatives != 0 and false_positives != 0:
            total = false_negatives + false_positives
            sample_ratio_ones, sample_ratio_zeros = (
                false_positives / total,
                false_negatives / total,
            )
        # In the case where all samples are correctly predicted, we can sample both classes equally
        else:
            sample_ratio_ones, sample_ratio_zeros = 0.5, 0.5

        print(
            f"Sample ratio for positives: {sample_ratio_ones}, Sample ratio for negatives:{sample_ratio_zeros}"
        )

        # Sample the required number of ones and zeros
        sampled_dataset = pool_negatives.take(
            int(sample_ratio_zeros * sampling_size)
        ).concatenate(pool_positives.take(int(sample_ratio_ones * sampling_size)))

        # Skip the sampled data points to avoid repetition of sample
        pool_negatives = pool_negatives.skip(int(sample_ratio_zeros * sampling_size))
        pool_positives = pool_positives.skip(int(sample_ratio_ones * sampling_size))

        # Concatenating the train_dataset with the sampled_dataset
        train_dataset = train_dataset.concatenate(sampled_dataset).prefetch(
            tf.data.AUTOTUNE
        )

        print(f"Starting training with {len(train_dataset)} samples")
        print("-" * 100)

        # We recompile the model to reset the optimizer states and retrain the model
        model.compile(
            loss="binary_crossentropy",
            optimizer="rmsprop",
            metrics=[
                keras.metrics.BinaryAccuracy(),
                keras.metrics.FalseNegatives(),
                keras.metrics.FalsePositives(),
            ],
        )
        history = model.fit(
            train_dataset.cache().shuffle(20000).batch(256),
            validation_data=val_dataset,
            epochs=20,
            callbacks=[
                checkpoint,
                keras.callbacks.EarlyStopping(patience=4, verbose=1),
            ],
        )

        # Appending the history
        losses, val_losses, accuracies, val_accuracies = append_history(
            losses, val_losses, accuracies, val_accuracies, history
        )

        # Loading the best model from this training loop
        model = keras.models.load_model("AL_Model.h5")

    # Plotting the overall history and evaluating the final model
    plot_history(losses, val_losses, accuracies, val_accuracies)
    print("-" * 100)
    print(
        "Test set evaluation: ",
        model.evaluate(test_dataset, verbose=0, return_dict=True),
    )
    print("-" * 100)

    return model


active_learning_model = train_active_learning_models(
    train_dataset, pool_negatives, pool_positives, val_dataset, test_dataset
)

Model: "sequential_1"
_________________________________________________________________
 Layer (type)                Output Shape              Param #   
=================================================================
 embedding_1 (Embedding)     (None, 150, 128)          384000    

 bidirectional_1 (Bidirectio  (None, 150, 64)          41216     
 nal)                                                            

 global_max_pooling1d_1 (Glo  (None, 64)               0         
 balMaxPooling1D)                                                

 dense_2 (Dense)             (None, 20)                1300      

 dropout_1 (Dropout)         (None, 20)                0         

 dense_3 (Dense)             (None, 1)                 21        

=================================================================
Total params: 426,537
Trainable params: 426,537
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
Starting to train with 15000 samples
Epoch 1/20
59/59 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.6235 - binary_accuracy: 0.6679 - false_negatives_1: 3111.0000 - false_positives_1: 1870.0000
Epoch 00001: val_loss improved from inf to 0.43017, saving model to AL_Model.h5
59/59 [==============================] - 13s 87ms/step - loss: 0.6235 - binary_accuracy: 0.6679 - false_negatives_1: 3111.0000 - false_positives_1: 1870.0000 - val_loss: 0.4302 - val_binary_accuracy: 0.8286 - val_false_negatives_1: 513.0000 - val_false_positives_1: 344.0000
Epoch 2/20
58/59 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.4381 - binary_accuracy: 0.8232 - false_negatives_1: 1412.0000 - false_positives_1: 1213.0000
Epoch 00002: val_loss improved from 0.43017 to 0.40090, saving model to AL_Model.h5
59/59 [==============================] - 4s 64ms/step - loss: 0.4373 - binary_accuracy: 0.8235 - false_negatives_1: 1423.0000 - false_positives_1: 1225.0000 - val_loss: 0.4009 - val_binary_accuracy: 0.8248 - val_false_negatives_1: 674.0000 - val_false_positives_1: 202.0000
Epoch 3/20
58/59 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3810 - binary_accuracy: 0.8544 - false_negatives_1: 1115.0000 - false_positives_1: 1047.0000
Epoch 00003: val_loss improved from 0.40090 to 0.36085, saving model to AL_Model.h5
59/59 [==============================] - 4s 61ms/step - loss: 0.3805 - binary_accuracy: 0.8545 - false_negatives_1: 1123.0000 - false_positives_1: 1060.0000 - val_loss: 0.3608 - val_binary_accuracy: 0.8408 - val_false_negatives_1: 231.0000 - val_false_positives_1: 565.0000
Epoch 4/20
58/59 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3436 - binary_accuracy: 0.8647 - false_negatives_1: 995.0000 - false_positives_1: 1014.0000
Epoch 00004: val_loss improved from 0.36085 to 0.35469, saving model to AL_Model.h5
59/59 [==============================] - 4s 61ms/step - loss: 0.3428 - binary_accuracy: 0.8654 - false_negatives_1: 999.0000 - false_positives_1: 1020.0000 - val_loss: 0.3547 - val_binary_accuracy: 0.8452 - val_false_negatives_1: 266.0000 - val_false_positives_1: 508.0000
Epoch 5/20
58/59 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3166 - binary_accuracy: 0.8834 - false_negatives_1: 835.0000 - false_positives_1: 897.0000
Epoch 00005: val_loss did not improve from 0.35469
59/59 [==============================] - 4s 60ms/step - loss: 0.3163 - binary_accuracy: 0.8835 - false_negatives_1: 839.0000 - false_positives_1: 908.0000 - val_loss: 0.3554 - val_binary_accuracy: 0.8508 - val_false_negatives_1: 382.0000 - val_false_positives_1: 364.0000
Epoch 6/20
58/59 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2935 - binary_accuracy: 0.8944 - false_negatives_1: 757.0000 - false_positives_1: 811.0000
Epoch 00006: val_loss did not improve from 0.35469
59/59 [==============================] - 4s 60ms/step - loss: 0.2938 - binary_accuracy: 0.8945 - false_negatives_1: 765.0000 - false_positives_1: 818.0000 - val_loss: 0.3718 - val_binary_accuracy: 0.8458 - val_false_negatives_1: 345.0000 - val_false_positives_1: 426.0000
Epoch 7/20
58/59 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2794 - binary_accuracy: 0.9003 - false_negatives_1: 732.0000 - false_positives_1: 748.0000
Epoch 00007: val_loss did not improve from 0.35469
59/59 [==============================] - 3s 59ms/step - loss: 0.2797 - binary_accuracy: 0.9001 - false_negatives_1: 749.0000 - false_positives_1: 749.0000 - val_loss: 0.3825 - val_binary_accuracy: 0.8406 - val_false_negatives_1: 228.0000 - val_false_positives_1: 569.0000
Epoch 8/20
58/59 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2526 - binary_accuracy: 0.9147 - false_negatives_1: 620.0000 - false_positives_1: 647.0000
Epoch 00008: val_loss did not improve from 0.35469
59/59 [==============================] - 4s 60ms/step - loss: 0.2561 - binary_accuracy: 0.9134 - false_negatives_1: 620.0000 - false_positives_1: 679.0000 - val_loss: 0.4109 - val_binary_accuracy: 0.8258 - val_false_negatives_1: 622.0000 - val_false_positives_1: 249.0000
Epoch 00008: early stopping
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Number of zeros incorrectly classified: 665.0, Number of ones incorrectly classified: 234.0
Sample ratio for positives: 0.26028921023359286, Sample ratio for negatives:0.7397107897664071
Starting training with 19999 samples
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Epoch 1/20
78/79 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2955 - binary_accuracy: 0.8902 - false_negatives_2: 1091.0000 - false_positives_2: 1101.0000
Epoch 00001: val_loss did not improve from 0.35469
79/79 [==============================] - 15s 83ms/step - loss: 0.2956 - binary_accuracy: 0.8901 - false_negatives_2: 1095.0000 - false_positives_2: 1102.0000 - val_loss: 0.4136 - val_binary_accuracy: 0.8238 - val_false_negatives_2: 156.0000 - val_false_positives_2: 725.0000
Epoch 2/20
78/79 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2657 - binary_accuracy: 0.9047 - false_negatives_2: 953.0000 - false_positives_2: 949.0000
Epoch 00002: val_loss did not improve from 0.35469
79/79 [==============================] - 5s 61ms/step - loss: 0.2659 - binary_accuracy: 0.9047 - false_negatives_2: 954.0000 - false_positives_2: 951.0000 - val_loss: 0.4079 - val_binary_accuracy: 0.8386 - val_false_negatives_2: 510.0000 - val_false_positives_2: 297.0000
Epoch 3/20
78/79 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2475 - binary_accuracy: 0.9126 - false_negatives_2: 892.0000 - false_positives_2: 854.0000
Epoch 00003: val_loss did not improve from 0.35469
79/79 [==============================] - 5s 58ms/step - loss: 0.2474 - binary_accuracy: 0.9126 - false_negatives_2: 893.0000 - false_positives_2: 855.0000 - val_loss: 0.4207 - val_binary_accuracy: 0.8364 - val_false_negatives_2: 228.0000 - val_false_positives_2: 590.0000
Epoch 4/20
78/79 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2319 - binary_accuracy: 0.9193 - false_negatives_2: 805.0000 - false_positives_2: 807.0000
Epoch 00004: val_loss did not improve from 0.35469
79/79 [==============================] - 5s 57ms/step - loss: 0.2319 - binary_accuracy: 0.9192 - false_negatives_2: 807.0000 - false_positives_2: 808.0000 - val_loss: 0.4080 - val_binary_accuracy: 0.8310 - val_false_negatives_2: 264.0000 - val_false_positives_2: 581.0000
Epoch 5/20
78/79 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2133 - binary_accuracy: 0.9260 - false_negatives_2: 728.0000 - false_positives_2: 750.0000
Epoch 00005: val_loss did not improve from 0.35469
79/79 [==============================] - 5s 57ms/step - loss: 0.2133 - binary_accuracy: 0.9259 - false_negatives_2: 729.0000 - false_positives_2: 752.0000 - val_loss: 0.4054 - val_binary_accuracy: 0.8394 - val_false_negatives_2: 371.0000 - val_false_positives_2: 432.0000
Epoch 6/20
78/79 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.1982 - binary_accuracy: 0.9361 - false_negatives_2: 639.0000 - false_positives_2: 636.0000
Epoch 00006: val_loss did not improve from 0.35469
79/79 [==============================] - 5s 57ms/step - loss: 0.1980 - binary_accuracy: 0.9362 - false_negatives_2: 639.0000 - false_positives_2: 636.0000 - val_loss: 0.5185 - val_binary_accuracy: 0.8284 - val_false_negatives_2: 590.0000 - val_false_positives_2: 268.0000
Epoch 7/20
78/79 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.1887 - binary_accuracy: 0.9409 - false_negatives_2: 606.0000 - false_positives_2: 575.0000
Epoch 00007: val_loss did not improve from 0.35469
79/79 [==============================] - 5s 57ms/step - loss: 0.1886 - binary_accuracy: 0.9408 - false_negatives_2: 606.0000 - false_positives_2: 577.0000 - val_loss: 0.6881 - val_binary_accuracy: 0.7886 - val_false_negatives_2: 893.0000 - val_false_positives_2: 164.0000
Epoch 8/20
78/79 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.1778 - binary_accuracy: 0.9443 - false_negatives_2: 575.0000 - false_positives_2: 538.0000
Epoch 00008: val_loss did not improve from 0.35469
79/79 [==============================] - 5s 57ms/step - loss: 0.1776 - binary_accuracy: 0.9443 - false_negatives_2: 575.0000 - false_positives_2: 538.0000 - val_loss: 0.5921 - val_binary_accuracy: 0.8244 - val_false_negatives_2: 634.0000 - val_false_positives_2: 244.0000
Epoch 9/20
78/79 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.1598 - binary_accuracy: 0.9505 - false_negatives_2: 507.0000 - false_positives_2: 481.0000
Epoch 00009: val_loss did not improve from 0.35469
79/79 [==============================] - 5s 57ms/step - loss: 0.1597 - binary_accuracy: 0.9506 - false_negatives_2: 507.0000 - false_positives_2: 481.0000 - val_loss: 0.5393 - val_binary_accuracy: 0.8214 - val_false_negatives_2: 542.0000 - val_false_positives_2: 351.0000
Epoch 00009: early stopping
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Number of zeros incorrectly classified: 270.0, Number of ones incorrectly classified: 498.0
Sample ratio for positives: 0.6484375, Sample ratio for negatives:0.3515625
Starting training with 24998 samples
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Epoch 1/20
97/98 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3554 - binary_accuracy: 0.8609 - false_negatives_3: 1714.0000 - false_positives_3: 1739.0000
Epoch 00001: val_loss improved from 0.35469 to 0.34182, saving model to AL_Model.h5
98/98 [==============================] - 17s 82ms/step - loss: 0.3548 - binary_accuracy: 0.8613 - false_negatives_3: 1720.0000 - false_positives_3: 1748.0000 - val_loss: 0.3418 - val_binary_accuracy: 0.8528 - val_false_negatives_3: 369.0000 - val_false_positives_3: 367.0000
Epoch 2/20
97/98 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3176 - binary_accuracy: 0.8785 - false_negatives_3: 1473.0000 - false_positives_3: 1544.0000
Epoch 00002: val_loss did not improve from 0.34182
98/98 [==============================] - 6s 56ms/step - loss: 0.3179 - binary_accuracy: 0.8784 - false_negatives_3: 1479.0000 - false_positives_3: 1560.0000 - val_loss: 0.4785 - val_binary_accuracy: 0.8102 - val_false_negatives_3: 793.0000 - val_false_positives_3: 156.0000
Epoch 3/20
97/98 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2986 - binary_accuracy: 0.8893 - false_negatives_3: 1353.0000 - false_positives_3: 1396.0000
Epoch 00003: val_loss did not improve from 0.34182
98/98 [==============================] - 5s 56ms/step - loss: 0.2985 - binary_accuracy: 0.8893 - false_negatives_3: 1366.0000 - false_positives_3: 1402.0000 - val_loss: 0.3473 - val_binary_accuracy: 0.8542 - val_false_negatives_3: 340.0000 - val_false_positives_3: 389.0000
Epoch 4/20
97/98 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2822 - binary_accuracy: 0.8970 - false_negatives_3: 1253.0000 - false_positives_3: 1305.0000
Epoch 00004: val_loss did not improve from 0.34182
98/98 [==============================] - 6s 56ms/step - loss: 0.2820 - binary_accuracy: 0.8971 - false_negatives_3: 1257.0000 - false_positives_3: 1316.0000 - val_loss: 0.3849 - val_binary_accuracy: 0.8386 - val_false_negatives_3: 537.0000 - val_false_positives_3: 270.0000
Epoch 5/20
97/98 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2666 - binary_accuracy: 0.9047 - false_negatives_3: 1130.0000 - false_positives_3: 1237.0000
Epoch 00005: val_loss did not improve from 0.34182
98/98 [==============================] - 6s 56ms/step - loss: 0.2666 - binary_accuracy: 0.9048 - false_negatives_3: 1142.0000 - false_positives_3: 1238.0000 - val_loss: 0.3731 - val_binary_accuracy: 0.8444 - val_false_negatives_3: 251.0000 - val_false_positives_3: 527.0000
Epoch 00005: early stopping
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Number of zeros incorrectly classified: 392.0, Number of ones incorrectly classified: 356.0
Sample ratio for positives: 0.47593582887700536, Sample ratio for negatives:0.5240641711229946
Starting training with 29997 samples
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Epoch 1/20
117/118 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3345 - binary_accuracy: 0.8720 - false_negatives_4: 1835.0000 - false_positives_4: 1998.0000
Epoch 00001: val_loss did not improve from 0.34182
118/118 [==============================] - 20s 96ms/step - loss: 0.3343 - binary_accuracy: 0.8722 - false_negatives_4: 1835.0000 - false_positives_4: 1999.0000 - val_loss: 0.3478 - val_binary_accuracy: 0.8488 - val_false_negatives_4: 250.0000 - val_false_positives_4: 506.0000
Epoch 2/20
117/118 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3061 - binary_accuracy: 0.8842 - false_negatives_4: 1667.0000 - false_positives_4: 1801.0000
Epoch 00002: val_loss improved from 0.34182 to 0.33779, saving model to AL_Model.h5
118/118 [==============================] - 7s 56ms/step - loss: 0.3059 - binary_accuracy: 0.8843 - false_negatives_4: 1670.0000 - false_positives_4: 1802.0000 - val_loss: 0.3378 - val_binary_accuracy: 0.8534 - val_false_negatives_4: 335.0000 - val_false_positives_4: 398.0000
Epoch 3/20
117/118 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2923 - binary_accuracy: 0.8921 - false_negatives_4: 1626.0000 - false_positives_4: 1607.0000
Epoch 00003: val_loss did not improve from 0.33779
118/118 [==============================] - 7s 56ms/step - loss: 0.2923 - binary_accuracy: 0.8921 - false_negatives_4: 1626.0000 - false_positives_4: 1611.0000 - val_loss: 0.3413 - val_binary_accuracy: 0.8486 - val_false_negatives_4: 269.0000 - val_false_positives_4: 488.0000
Epoch 4/20
117/118 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2746 - binary_accuracy: 0.8997 - false_negatives_4: 1459.0000 - false_positives_4: 1546.0000
Epoch 00004: val_loss did not improve from 0.33779
118/118 [==============================] - 7s 55ms/step - loss: 0.2746 - binary_accuracy: 0.8996 - false_negatives_4: 1465.0000 - false_positives_4: 1546.0000 - val_loss: 0.3810 - val_binary_accuracy: 0.8326 - val_false_negatives_4: 169.0000 - val_false_positives_4: 668.0000
Epoch 5/20
117/118 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2598 - binary_accuracy: 0.9066 - false_negatives_4: 1336.0000 - false_positives_4: 1462.0000
Epoch 00005: val_loss did not improve from 0.33779
118/118 [==============================] - 7s 56ms/step - loss: 0.2597 - binary_accuracy: 0.9066 - false_negatives_4: 1337.0000 - false_positives_4: 1465.0000 - val_loss: 0.4038 - val_binary_accuracy: 0.8332 - val_false_negatives_4: 643.0000 - val_false_positives_4: 191.0000
Epoch 6/20
117/118 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2461 - binary_accuracy: 0.9132 - false_negatives_4: 1263.0000 - false_positives_4: 1337.0000
Epoch 00006: val_loss did not improve from 0.33779
118/118 [==============================] - 7s 55ms/step - loss: 0.2462 - binary_accuracy: 0.9132 - false_negatives_4: 1263.0000 - false_positives_4: 1341.0000 - val_loss: 0.3546 - val_binary_accuracy: 0.8500 - val_false_negatives_4: 359.0000 - val_false_positives_4: 391.0000
Epoch 00006: early stopping


----------------------------------------------------------------------------------------------------
Test set evaluation:  {'loss': 0.34248775243759155, 'binary_accuracy': 0.854200005531311, 'false_negatives_4': 348.0, 'false_positives_4': 381.0}
----------------------------------------------------------------------------------------------------

 

最後に

アクティブラーニングは成長している研究分野です。この例では、アクティブラーニングを利用することの費用対効果の高さの利点を実演しました、それは大規模なデータのアノテートの必要性を除去し、リソースを節約できるためです。

以下はこの例からの幾つかの特筆すべき観察です :

  1. full データセットで訓練されたモデルと (勝るとも劣らない) 同程度のスコアに到達するのに 30,000 サンプルを必要とするだけです。これは、現実には、10,000 画像をアノテートするのに必要な労力を節約できることを意味しています。

  2. full 訓練から得られた歪んだ比率と比較して、訓練の最後には偽陰性と偽陽性の数は上手くバランスが取れています。これは、両者のラベルが等しく重要である現実世界のシナリオにおいて、モデルを少しばかり有用にします。

For further reading about the types of sampling ratios, training techniques or available open source libraries/implementations, you can refer to the resources below:

  1. Active Learning Literature Survey (Burr Settles, 2010).
  2. modAL : A Modular Active Learning framework.
  3. Google’s unofficial Active Learning playground.

 

以上