Что такое контрольные точки в машинном обучении и как они работают?

Контрольные точки — это механизм, используемый в машинном обучении для оценки производительности модели во время обучения. Они используются для сохранения текущего состояния модели и ее весов, чтобы впоследствии можно было возобновить процесс обучения с той же точки. Это может быть полезно по нескольким причинам:

1. Обучение больших моделей. Обучение больших моделей может занять много времени, и их непрерывное обучение может быть невозможным. Используя контрольные точки, вы можете сохранить прогресс модели в определенные моменты во время обучения, а затем продолжить обучение позже, не начиная все сначала.
2. Отладка модели. Если вы заметили, что ваша модель работает не очень хорошо, вы можете использовать контрольные точки, чтобы определить момент обучения, где возникла проблема, а затем попробовать разные подходы для ее устранения.
3. Улучшение модели: вы можете использовать контрольные точки для сравнения производительности различных моделей или гиперпараметров и выбора лучшего из них.
4. Перенос обучения: контрольные точки можно использовать для сохранения весов предварительно обученной модели, чтобы можно было точно настроить ее для новой задачи без необходимости начинать с нуля.

На практике контрольные точки создаются путем сохранения весов модели и других данных. соответствующую информацию (например, значение функции потерь) в определенные моменты во время обучения. Это можно сделать вручную или с помощью автоматизированных инструментов, таких как класс ModelCheckpoint в TensorFlow в Python. .Sequential([...])

# Скомпилируйте модель с функцией потерь и оптимизирующей моделью.compile(loss='mse', оптимизатор='adam')

# Создайте контрольную точку
checkpoint = tf.train.Checkpoint(model= model, save_steps=500)

# Обучение модели
for i in range(1000):
# Обучение модели за один шаг
входные данные, выходные данные =generate_data()
предсказания = model.predict(inputs)
loss = model.loss(inputs , выходные данные)
Optimizer.minimize(loss)
checkpoint.save_path = 'ckpt/step_{:d}'.format(i)
checkpoint.save(model)
```
В этом примере объектом `checkpoint` является создается с помощью класса tf.train.Checkpoint, а аргумент save_steps указывает, что контрольная точка должна сохраняться каждые 500 шагов обучения. Атрибут save_path объекта checkpoint используется для указания пути, по которому должна быть сохранена контрольная точка.