Embeddingを使った学習の意味

Question

from keras.datasets import imdb
from keras import preprocessing

max_features = 10000
maxlen = 20

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

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

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Flatten, Dense, Embedding

model = Sequential()
model.add(Embedding(10000, 8, input_length=maxlen))

model.add(Flatten())

model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])
model.summary()

history = model.fit(x_train, y_train,
                    epochs=10, batch_size=32,
                    validation_split=0.2)

上記のコードはdeep learning with pythonに掲載されているコードです。

このコードについて二つの質問があります。

1．このコードはいったい何を学習しているのか

2．y_train, y_testが意味するものは何なのか

上記のコードについて、大体の動作は理解しているつもりですが何のために作られたコードなのかがわからず、何を学習しているのかもわかりません。

ご回答よろしくお願いいたします。

Answer 1

1．このコードはいったい何を学習しているのか
2．y_train, y_testが意味するものは何なのか

IMDB映画レビュー感情分類 データセットです。
データとして文章、正解としてそのレビューが映画に対して否定的か肯定的かの2値のラベルが与えられており、それを学習するものです。

KerasでIMDB映画レビューDatasetのネガポジ分類 なども参考になるのではないでしょうか。

Comments

[a_boy]

回答ありがとうございます！
理解できました。