Tensorflow:分层Softmax实现

Question

我目前正在使用vector表示的文本输入,我想对它们的类​​别进行分类.因为它们是多级别的,我打算使用Hierarchical Softmax.

Example:

 - Computer Science
     - Machine Learning
     - NLP
 - Economics
 - Maths
     - Algebra
     - Geometry

我不知道如何在Tensorflow中实现它.我遇到的所有示例都使用其他框架.

谢谢

Answer 1

实际上,如果您的类别总数在数百到数千(小于50K)的范围内,则无需考虑使用分层softmax,它旨在更快地运行训练以分类为数百万个类别(例如,词汇中的单词数量).

根据我的经验(使用朴素贝叶斯和神经网络),在训练时使用层次结构并不一定能提高您的分类质量.

但是,如果您有兴趣实现Hierarchical Softmax,那就是另一个故事.

Answer 2

最后，我改用了 Pytorch。它比 Tensorflow 更简单、更直接。

• 对于对实现 HS 更感兴趣的任何人，您可以查看我的示例说明：https : //gist.github.com/paduvi/588bc95c13e73c1e5110d4308e6291ab

• 对于仍然想要 Tensorflow 实现的任何人，这个适合你：https : //github.com/tansey/sdp/blob/87e701c9b0ff3eacab29713cb2c9e7181d5c26aa/tfsdp/models.py#L205。但是有点乱，作者推荐使用Pytorch或者其他动态图框架