O que são pontos de verificação no aprendizado de máquina e como funcionam?
Checkpoints são um mecanismo usado em aprendizado de máquina para avaliar o desempenho de um modelo durante o treinamento. Eles são utilizados para salvar o estado atual do modelo e seus pesos, para que o processo de treinamento possa ser retomado posteriormente do mesmo ponto. Isto pode ser útil por vários motivos:
1. Treinamento de modelos grandes: Modelos grandes podem levar muito tempo para serem treinados e pode não ser viável treiná-los continuamente. Usando pontos de verificação, você pode salvar o progresso do modelo em determinados pontos durante o treinamento e, em seguida, continuar o treinamento mais tarde, sem precisar recomeçar desde o início.
2. Depuração de modelo: Se você perceber que seu modelo não está funcionando bem, você pode usar pontos de verificação para identificar o ponto no treinamento onde o problema começou e, em seguida, tentar diferentes abordagens para corrigir o problema.
3. Melhoria do modelo: você pode usar pontos de verificação para comparar o desempenho de diferentes modelos ou hiperparâmetros e escolher o melhor.
4. Aprendizagem por transferência: Os pontos de verificação podem ser usados para salvar os pesos de um modelo pré-treinado, para que você possa ajustá-lo para uma nova tarefa sem ter que começar do zero.
Na prática, os pontos de verificação são criados salvando os pesos do modelo e outros informações relevantes (como o valor da função de perda) em determinados pontos durante o treinamento. Isso pode ser feito manualmente ou usando ferramentas automatizadas, como a classe `ModelCheckpoint` do TensorFlow em Python. .Sequential([...])
# Compile o modelo com uma função de perda e um otimizador
model.compile(loss='mse', Optimizer='adam')
# Crie um ponto de verificação
checkpoint = tf.train.Checkpoint(model= model, save_steps=500)
# Treine o modelo
para i no intervalo(1000):
# Treine o modelo para uma etapa
entradas, saídas = generate_data()
previsões = model.predict(inputs)
loss = model.loss(inputs , saídas)
otimizador.minimize(loss)
checkpoint.save_path = 'ckpt/step_{:d}'.format(i)
checkpoint.save(model)
```
Neste exemplo, o objeto `checkpoint` é criado com a classe `tf.train.Checkpoint`, e o argumento `save_steps` especifica que o ponto de verificação deve ser salvo a cada 500 etapas de treinamento. O atributo `save_path` do objeto `checkpoint` é usado para especificar o caminho onde o ponto de verificação deve ser salvo.
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