Vad är kontrollpunkter i maskininlärning och hur fungerar de?

Kontrollpunkter är en mekanism som används i maskininlärning för att utvärdera en modells prestanda under träning. De används för att spara modellens aktuella tillstånd och dess vikter, så att träningsprocessen kan återupptas från samma punkt senare. Detta kan vara användbart av flera skäl:

1. Träning av stora modeller: Stora modeller kan ta lång tid att träna, och det kanske inte är möjligt att träna dem kontinuerligt. Genom att använda checkpoints kan du spara modellens framsteg vid vissa punkter under träningen, och sedan fortsätta träningen senare utan att behöva börja om från början.
2. Modellfelsökning: Om du märker att din modell inte fungerar bra kan du använda kontrollpunkter för att identifiera punkten i träningen där problemet började och sedan prova olika metoder för att åtgärda problemet.
3. Modellförbättring: Du kan använda kontrollpunkter för att jämföra prestanda för olika modeller eller hyperparametrar och välja den bästa.
4. Transfer learning: Checkpoints kan användas för att spara vikterna av en förtränad modell, så att du kan finjustera den för en ny uppgift utan att behöva börja om från början.

I praktiken skapas checkpoints genom att spara modellens vikter och annat relevant information (som förlustfunktionsvärdet) vid vissa tillfällen under träningen. Detta kan göras manuellt eller med hjälp av automatiserade verktyg som TensorFlows `ModelCheckpoint`-klass i Python.

Här är ett exempel på hur man skapar en checkpoint i TensorFlow:
```
import tensorflow som tf

# Skapa en modell
model = tf.keras.models .Sequential([...])

# Kompilera modellen med en förlustfunktion och en optimizer
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

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

# Träna modellen
for i in range(1000):
# Tränar modellen för ettsteg
ingångar, utgångar = generera_data()
förutsägelser = model.predict(inputs)
loss = model.loss(inputs) , outputs)
optimizer.minimize(loss)
checkpoint.save_path = 'ckpt/step_{:d}'.format(i)
checkpoint.save(model)
```
I det här exemplet är `checkpoint`-objektet skapad med klassen `tf.train.Checkpoint`, och argumentet `save_steps` specificerar att kontrollpunkten ska sparas var 500:e träningssteg. Attributet `save_path` för `checkpoint`-objektet används för att specificera sökvägen där kontrollpunkten ska sparas.