Co jsou kontrolní body ve strojovém učení a jak fungují?

Kontrolní body jsou mechanismus používaný ve strojovém učení k vyhodnocení výkonu modelu během tréninku. Používají se k uložení aktuálního stavu modelu a jeho hmotností, aby bylo možné později pokračovat v tréninkovém procesu od stejného bodu. To může být užitečné z několika důvodů:

1. Trénink velkých modelů: Trénink velkých modelů může trvat dlouho a nemusí být možné je trénovat nepřetržitě. Pomocí kontrolních bodů můžete uložit pokrok modelu v určitých bodech během tréninku a poté pokračovat v tréninku později, aniž byste museli začínat od začátku.
2. Ladění modelu: Pokud si všimnete, že váš model nefunguje dobře, můžete pomocí kontrolních bodů identifikovat bod v tréninku, kde problém začal, a pak vyzkoušet různé přístupy k vyřešení problému.
3. Vylepšení modelu: Pomocí kontrolních bodů můžete porovnat výkon různých modelů nebo hyperparametrů a vybrat ten nejlepší.
4. Přenos učení: Kontrolní body lze použít k uložení hmotností předem trénovaného modelu, takže jej můžete doladit pro nový úkol, aniž byste museli začínat od nuly. relevantní informace (jako je hodnota ztrátové funkce) v určitých bodech během tréninku. To lze provést ručně nebo pomocí automatizovaných nástrojů, jako je třída `ModelCheckpoint` TensorFlow v Pythonu.

Zde je příklad, jak vytvořit kontrolní bod v TensorFlow:
```
importovat tensorflow jako tf

# Vytvořit model
model = tf.keras.models .Sequential([...])

# Zkompilujte model se ztrátovou funkcí a optimalizátorem
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# Vytvořte kontrolní bod
checkpoint = tf.train.Checkpoint(model= model, save_steps=500)

# Trénuj model
for i v rozsahu(1000):
# Trénuj model pro jeden krok
vstupy, výstupy = generuj_data()
predikce = model.predict(vstupy)
ztráta = model.ztráta(vstupy , outputs)
optimizer.minimize(loss)
checkpoint.save_path = 'ckpt/step_{:d}'.format(i)
checkpoint.save(model)
```
V tomto příkladu je objekt `checkpoint` vytvořený pomocí třídy `tf.train.Checkpoint` a argument `save_steps` určuje, že by měl být kontrolní bod uložen každých 500 tréninkových kroků. Atribut `save_path` objektu `checkpoint` se používá k určení cesty, kam se má kontrolní bod uložit.