Wat zijn controlepunten in machine learning en hoe werken ze?

Controlepunten zijn een mechanisme dat bij machinaal leren wordt gebruikt om de prestaties van een model tijdens training te evalueren. Ze worden gebruikt om de huidige status van het model en de gewichten ervan op te slaan, zodat het trainingsproces later vanaf hetzelfde punt kan worden hervat. Dit kan om verschillende redenen nuttig zijn:

1. Grote modellen trainen: Het kan lang duren om grote modellen te trainen, en het is misschien niet haalbaar om ze continu te trainen. Door gebruik te maken van controlepunten kunt u de voortgang van het model op bepaalde punten tijdens de training opslaan en later doorgaan met trainen zonder dat u opnieuw vanaf het begin hoeft te beginnen.
2. Foutopsporing in modellen: Als u merkt dat uw model niet goed presteert, kunt u controlepunten gebruiken om het punt in de training te identificeren waar het probleem is begonnen, en vervolgens verschillende benaderingen proberen om het probleem op te lossen. 3. Modelverbetering: u kunt controlepunten gebruiken om de prestaties van verschillende modellen of hyperparameters te vergelijken en de beste te kiezen.
4. Overdragen van leren: Controlepunten kunnen worden gebruikt om de gewichten van een vooraf getraind model op te slaan, zodat u het kunt verfijnen voor een nieuwe taak zonder dat u helemaal opnieuw hoeft te beginnen. In de praktijk worden controlepunten gemaakt door de gewichten van het model en andere gegevens op te slaan. relevante informatie (zoals de verliesfunctiewaarde) op bepaalde punten tijdens de training. Dit kan handmatig worden gedaan of met behulp van geautomatiseerde tools zoals de klasse `ModelCheckpoint` van TensorFlow in Python.

Hier is een voorbeeld van hoe u een controlepunt in TensorFlow kunt maken:
```
importeer tensorflow als tf

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

# Compileer het model met een verliesfunctie en een optimizer
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

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

# Train het model
voor i binnen bereik(1000):
# Train het model voor één stap
inputs, outputs = genereren_data()
voorspellingen = model.predict(inputs)
loss = model.loss(inputs) , outputs)
optimizer.minimize(loss)
checkpoint.save_path = 'ckpt/step_{:d}'.format(i)
checkpoint.save(model)
```
In dit voorbeeld is het `checkpoint` object gemaakt met de klasse `tf.train.Checkpoint`, en het argument `save_steps` specificeert dat het checkpoint elke 500 trainingsstappen moet worden opgeslagen. Het `save_path` attribuut van het `checkpoint` object wordt gebruikt om het pad op te geven waar het checkpoint moet worden opgeslagen.