Checkpoints ใน Machine Learning คืออะไร และทำงานอย่างไร
จุดตรวจสอบเป็นกลไกที่ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองระหว่างการฝึก ใช้เพื่อบันทึกสถานะปัจจุบันของโมเดลและน้ำหนัก เพื่อให้สามารถดำเนินกระบวนการฝึกอบรมต่อจากจุดเดิมในภายหลังได้ สิ่งนี้มีประโยชน์หลายประการ:
1. การฝึกโมเดลขนาดใหญ่: โมเดลขนาดใหญ่อาจใช้เวลานานในการฝึก และการฝึกอย่างต่อเนื่องอาจไม่สามารถทำได้ ด้วยการใช้จุดตรวจสอบ คุณสามารถบันทึกความคืบหน้าของโมเดล ณ จุดใดจุดหนึ่งระหว่างการฝึก จากนั้นจึงฝึกต่อในภายหลังโดยไม่ต้องเริ่มต้นใหม่ตั้งแต่ต้น
2 การแก้ไขจุดบกพร่องโมเดล: หากคุณสังเกตเห็นว่าโมเดลของคุณทำงานได้ไม่ดี คุณสามารถใช้จุดตรวจสอบเพื่อระบุจุดในการฝึกอบรมที่ปัญหาเริ่มต้นขึ้น จากนั้นลองแนวทางต่างๆ เพื่อแก้ไขปัญหา
3 การปรับปรุงโมเดล: คุณสามารถใช้จุดตรวจสอบเพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดลหรือไฮเปอร์พารามิเตอร์ต่างๆ และเลือกอันที่ดีที่สุด
4 ถ่ายโอนการเรียนรู้: จุดตรวจสอบสามารถใช้เพื่อบันทึกน้ำหนักของแบบจำลองที่ได้รับการฝึกมาก่อน เพื่อให้คุณสามารถปรับแต่งสำหรับงานใหม่โดยไม่ต้องเริ่มจากศูนย์ ในทางปฏิบัติ จุดตรวจสอบจะถูกสร้างขึ้นโดยการบันทึกน้ำหนักของแบบจำลองและอื่นๆ ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง (เช่น ค่าฟังก์ชันการสูญเสีย) ในบางจุดระหว่างการฝึกอบรม ซึ่งสามารถทำได้ด้วยตนเองหรือใช้เครื่องมืออัตโนมัติ เช่น คลาส `ModelCheckpoint` ของ TensorFlow ใน Python
นี่คือตัวอย่างวิธีสร้างจุดตรวจสอบใน TensorFlow:
```
import tensorflow as tf
# Create a model
model = tf.keras.models .Sequential([...])
# คอมไพล์โมเดลด้วยฟังก์ชันการสูญเสียและOptimizermodel.compile(loss='mse', Optimizer='adam')
# Create a checkpoint
checkpoint = tf.train.Checkpoint(model= model, save_steps=500)
# ฝึก model
for i ในช่วง (1000):
# ฝึกโมเดลสำหรับหนึ่งขั้นตอนอินพุต, เอาต์พุต = Generate_data()
การทำนาย = model.predict(inputs)
loss = model.loss(inputs , outputs)
Optimizer.minimize(loss)
checkpoint.save_path = 'ckpt/step_{:d}'.format(i)
checkpoint.save(model)
```
ในตัวอย่างนี้ อ็อบเจ็กต์ `checkpoint` คือ สร้างด้วยคลาส `tf.train.Checkpoint` และอาร์กิวเมนต์ 'save_steps` ระบุว่าจุดตรวจสอบควรได้รับการบันทึกทุกๆ 500 ขั้นตอนการฝึก คุณลักษณะ `save_path` ของวัตถุ `จุดตรวจสอบ` ใช้เพื่อระบุเส้นทางที่ควรบันทึกจุดตรวจสอบ
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
