Was sind Checkpoints beim maschinellen Lernen und wie funktionieren sie?

Checkpoints sind ein Mechanismus, der beim maschinellen Lernen verwendet wird, um die Leistung eines Modells während des Trainings zu bewerten. Sie dienen dazu, den aktuellen Zustand des Modells und seiner Gewichte zu speichern, sodass der Trainingsprozess später an derselben Stelle fortgesetzt werden kann. Dies kann aus mehreren Gründen nützlich sein:

1. Training gro+er Modelle: Das Training gro+er Modelle kann lange dauern und es ist möglicherweise nicht möglich, sie kontinuierlich zu trainieren. Durch die Verwendung von Kontrollpunkten können Sie den Fortschritt des Modells an bestimmten Punkten während des Trainings speichern und das Training später fortsetzen, ohne von vorne beginnen zu müssen.
2. Modell-Debugging: Wenn Sie feststellen, dass Ihr Modell nicht gut funktioniert, können Sie mithilfe von Prüfpunkten den Punkt im Training identifizieren, an dem das Problem begann, und dann verschiedene Ansätze ausprobieren, um das Problem zu beheben.
3. Modellverbesserung: Sie können Prüfpunkte verwenden, um die Leistung verschiedener Modelle oder Hyperparameter zu vergleichen und das beste auszuwählen.
4. Transferlernen: Prüfpunkte können verwendet werden, um die Gewichte eines vorab trainierten Modells zu speichern, sodass Sie es für eine neue Aufgabe optimieren können, ohne bei Null anfangen zu müssen.

In der Praxis werden Prüfpunkte durch Speichern der Gewichte des Modells und anderer Elemente erstellt relevante Informationen (z. B. der Verlustfunktionswert) an bestimmten Punkten während des Trainings. Dies kann manuell oder mit automatisierten Tools wie der „ModelCheckpoint“-Klasse von TensorFlow in Python erfolgen. Hier ist ein Beispiel für die Erstellung eines Prüfpunkts in TensorFlow: .Sequential([...])

# Kompilieren Sie das Modell mit einer Verlustfunktion und einem Optimierer
model.compile(loss='mse', optimierer='adam')

# Erstellen Sie einen Prüfpunkt
checkpoint = tf.train.Checkpoint(model= model, save_steps=500)

# Trainiere das Modell
für i im Bereich(1000):
# Trainiere das Modell für einen Schritt
Eingaben, Ausgaben = generic_data()
Vorhersagen = model.predict(Eingaben)
Verlust = Modell.Verlust(Eingaben , Ausgaben)
optimierer.minimize(loss)
checkpoint.save_path = 'ckpt/step_{:d}'.format(i)
checkpoint.save(model)
```
In diesem Beispiel ist das „Checkpoint“-Objekt erstellt mit der Klasse „tf.train.Checkpoint“ und das Argument „save_steps“ gibt an, dass der Prüfpunkt alle 500 Trainingsschritte gespeichert werden soll. Das Attribut „save_path“ des Objekts „checkpoint“ wird verwendet, um den Pfad anzugeben, in dem der Prüfpunkt gespeichert werden soll.