Apakah Pusat Pemeriksaan dalam Pembelajaran Mesin dan Bagaimana Ia Berfungsi?

Pusat pemeriksaan ialah mekanisme yang digunakan dalam pembelajaran mesin untuk menilai prestasi model semasa latihan. Ia digunakan untuk menyimpan keadaan semasa model dan pemberatnya, supaya proses latihan boleh disambung semula dari titik yang sama kemudian. Ini boleh berguna untuk beberapa sebab:

1. Melatih model besar: Model besar boleh mengambil masa yang lama untuk dilatih dan mungkin tidak boleh melatihnya secara berterusan. Dengan menggunakan pusat pemeriksaan, anda boleh menyimpan kemajuan model pada titik tertentu semasa latihan, dan kemudian meneruskan latihan kemudian tanpa perlu memulakan semula dari awal.
2. Penyahpepijatan model: Jika anda mendapati model anda tidak berprestasi baik, anda boleh menggunakan pusat pemeriksaan untuk mengenal pasti titik dalam latihan di mana masalah bermula, dan kemudian cuba pendekatan yang berbeza untuk menyelesaikan isu tersebut.
3. Penambahbaikan model: Anda boleh menggunakan pusat pemeriksaan untuk membandingkan prestasi model atau hiperparameter yang berbeza dan memilih yang terbaik.
4. Memindahkan pembelajaran: Pusat semak boleh digunakan untuk menyimpan pemberat model pra-latihan, supaya anda boleh memperhalusinya untuk tugasan baharu tanpa perlu bermula dari awal.

Dalam amalan, pusat pemeriksaan dibuat dengan menyimpan pemberat model dan lain-lain maklumat yang berkaitan (seperti nilai fungsi kehilangan) pada titik tertentu semasa latihan. Ini boleh dilakukan secara manual atau menggunakan alatan automatik seperti kelas `ModelCheckpoint` TensorFlow dalam Python.

Berikut ialah contoh cara membuat pusat pemeriksaan dalam TensorFlow:
```
import tensorflow sebagai tf

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

# Susun model dengan fungsi kehilangan dan optimizer
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# Buat checkpoint
checkpoint = tf.train.Checkpoint(model= model, save_steps=500)

# Latih model
untuk i dalam julat(1000):
# Latih model untuk satu step
input, output = generate_data()
ramalan = model.predict(input)
loss = model.loss(inputs , output)
optimizer.minimize(loss)
checkpoint.save_path = 'ckpt/step_{:d}'.format(i)
checkpoint.save(model)
```
Dalam contoh ini, objek `checkpoint` ialah dibuat dengan kelas `tf.train.Checkpoint` dan hujah `save_steps` menentukan bahawa checkpoint harus disimpan setiap 500 langkah latihan. Atribut `save_path` bagi objek `checkpoint` digunakan untuk menentukan laluan tempat checkpoint harus disimpan.