Ваше желание настроить нейросеть для классификации комментариев — это отличный проект! Давайте разберёмся с вашими вопросами о структуре сети и о процессе обучения.
### Основные шаги для настройки нейросети
1. **Сбор данных**:
- Соберите и подготовьте данные (в вашем случае, комментарии). Вам нужно будет иметь метки классов (например, позитивные, негативные и нейтральные комментарии).
- Если у вас много данных, подумайте о том, чтобы разделить их на обучающую, валидационную и тестовую выборки.
2. **Предобработка данных**:
- Очистите текст: уберите лишние символы, преобразуйте текст в нижний регистр и удалите стоп-слова.
- Преобразуйте текстовые данные в числовые. Для этого вы можете использовать методы, такие как Bag of Words, TF-IDF или даже более продвинутые способы, такие как эмбеддинги слов (Word2Vec, GloVe, или BERT).
3. **Настройка модели**:
- **Входные слои**: Количество входных нейронов должно соответствовать размеру вашего векторного представления комментариев. Если вы используете, скажем, 100-мерные эмбеддинги, то входной слой будет содержать 100 нейронов.
- **Скрытые слои**: Для начала вы можете попробовать использовать один или два скрытых слоя. Количество нейронов в скрытых слоях может варьироваться. Часто хорошая отправная точка — это количество нейронов в скрытых слоях, которое составляет от 50% до 100% от количества нейронов во входном слое.
- **Выходной слой**: Если вы классифицируете на несколько классов, используйте количество нейронов в выходном слое, равное числу классов, и активацию softmax.
4. **Обучение модели**:
- Передавайте данные в пакетах (batch), что позволит вам обучать модель на подмножествах данных. Не обязательно передавать 50 тысяч комментариев за один раз — выберите подходящий размер батча (например, 32 или 64).
- Используйте обратное распространение ошибки для обновления весов модели.
5. **Оценка производительности**:
- После обучения запрещенных предоставьте тестовые данные модели и оцените её производительность на таких метриках, как точность (accuracy), полнота (recall) и F1-score.
6. **Тестирование и оптимизация**:
- Поэкспериментируйте с гиперпараметрами (количество слоёв, нейронов, размер батча и скорость обучения) для улучшения производительности модели.
### Ответы на ваши вопросы
- Количество входных нейронов должно соответствовать размеру данных, которые вы передаёте, а не количеству комментариев. Если каждый комментарий представлен в виде вектора размером, скажем, 100, то и входной слой будет иметь 100 нейронов.
- Что касается количества скрытых слоёв, то вы можете начать с одного или двух, и это не должно быть связано с количеством входных нейронов. Структура сети настраивается в зависимости от сложности задачи.
- Вы можете использовать подход с пакетами (batch), передавая данные по несколько комментариев за раз, но это не связано с количеством слоёв. Например, используйте 32 комментария за раз, но саму сеть определите, исходя из количества входных признаков и настроек, перечисленных выше.
Надеюсь, эта информация поможет вам организовать работу над вашей задачей классификации комментариев!