Що таке контрольні точки в машинному навчанні та як вони працюють?

Контрольні точки — це механізм, який використовується в машинному навчанні для оцінки продуктивності моделі під час навчання. Вони використовуються для збереження поточного стану моделі та її ваг, щоб пізніше процес навчання можна було відновити з тієї ж точки. Це може бути корисно з кількох причин:

1. Навчання великих моделей: для навчання великих моделей може знадобитися багато часу, і тренувати їх безперервно може бути неможливо. Використовуючи контрольні точки, ви можете зберігати прогрес моделі в певні моменти під час навчання, а потім продовжувати навчання пізніше, не починаючи спочатку.
2. Налагодження моделі: якщо ви помітили, що ваша модель не працює належним чином, ви можете використовувати контрольні точки, щоб визначити точку навчання, де почалася проблема, а потім спробувати різні підходи для вирішення проблеми.
3. Покращення моделі: Ви можете використовувати контрольні точки, щоб порівняти продуктивність різних моделей або гіперпараметрів і вибрати найкращу.
4. Передача навчання: контрольні точки можна використовувати для збереження ваг попередньо навченої моделі, щоб ви могли точно налаштувати її для нового завдання, не починаючи з нуля.

На практиці контрольні точки створюються шляхом збереження ваг моделі та інших відповідну інформацію (наприклад, значення функції втрат) у певні моменти під час навчання. Це можна зробити вручну або за допомогою автоматизованих інструментів, таких як клас TensorFlow `ModelCheckpoint` у Python.

Ось приклад того, як створити контрольну точку в TensorFlow:
```
import tensorflow як tf

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

# Скомпілюйте модель за допомогою функції втрати та optimizer
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# Створіть контрольну точку
checkpoint = tf.train.Checkpoint(model= model, save_steps=500)

# Навчання моделі
for i in range(1000):
# Навчання моделі для одного кроку
inputs, outputs = generate_data()
predictions = model.predict(inputs)
loss = model.loss(inputs) , виходи)
optimizer.minimize(loss)
checkpoint.save_path = 'ckpt/step_{:d}'.format(i)
checkpoint.save(model)
```
У цьому прикладі об’єкт `checkpoint` створено за допомогою класу `tf.train.Checkpoint`, а аргумент `save_steps` вказує, що контрольну точку слід зберігати кожні 500 кроків навчання. Атрибут `save_path` об’єкта `checkpoint` використовується для вказівки шляху, де слід зберегти контрольну точку.