Điểm kiểm tra trong Machine Learning là gì và chúng hoạt động như thế nào?

Điểm kiểm tra là một cơ chế được sử dụng trong học máy để đánh giá hiệu suất của một mô hình trong quá trình đào tạo. Chúng được sử dụng để lưu trạng thái hiện tại của mô hình và trọng lượng của nó, để quá trình đào tạo có thể được tiếp tục từ cùng một điểm sau này. Điều này có thể hữu ích vì một số lý do:

1. Huấn luyện các mô hình lớn: Các mô hình lớn có thể mất nhiều thời gian để huấn luyện và việc huấn luyện chúng liên tục có thể không khả thi. Bằng cách sử dụng điểm kiểm tra, bạn có thể lưu tiến trình của mô hình tại một số điểm nhất định trong quá trình đào tạo và sau đó tiếp tục đào tạo sau đó mà không cần phải bắt đầu lại từ đầu.
2. Gỡ lỗi mô hình: Nếu bạn nhận thấy rằng mô hình của mình hoạt động không tốt, bạn có thể sử dụng các điểm kiểm tra để xác định thời điểm trong quá trình đào tạo nơi bắt đầu sự cố, sau đó thử các phương pháp khác nhau để khắc phục sự cố.
3. Cải thiện mô hình: Bạn có thể sử dụng điểm kiểm tra để so sánh hiệu suất của các mô hình hoặc siêu tham số khác nhau và chọn mô hình tốt nhất.
4. Học chuyển giao: Điểm kiểm tra có thể được sử dụng để lưu trọng số của mô hình được đào tạo trước, nhờ đó bạn có thể tinh chỉnh mô hình đó cho một nhiệm vụ mới mà không cần phải bắt đầu lại từ đầu.

Trong thực tế, điểm kiểm tra được tạo bằng cách lưu trọng số của mô hình và các điểm khác thông tin liên quan (chẳng hạn như giá trị hàm mất mát) tại một số điểm nhất định trong quá trình đào tạo. Việc này có thể được thực hiện thủ công hoặc sử dụng các công cụ tự động như lớp `ModelCheckpoint` của TensorFlow trong Python.

Dưới đây là ví dụ về cách tạo điểm kiểm tra trong TensorFlow:
```
import tensorflow as tf

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

# Biên dịch mô hình với hàm mất mát và một trình tối ưu hóa
model.compile(loss='mse', Optimizer='adam')

# Tạo một điểm kiểm tra
checkpoint = tf.train.Checkpoint(model= model, save_steps=500)

# Huấn luyện mô hình
for i in range(1000):
# Huấn luyện mô hình cho một bước
input, results = generate_data()
Predicted = model.predict(inputs)
loss = model.loss(inputs , kết quả)
Optimizer.minimize(loss)
checkpoint.save_path = 'ckpt/step_{:d}'.format(i)
checkpoint.save(model)
```
Trong ví dụ này, đối tượng `checkpoint` là được tạo bằng lớp `tf.train.Checkpoint` và đối số `save_steps` chỉ định rằng điểm kiểm tra phải được lưu sau mỗi 500 bước huấn luyện. Thuộc tính `save_path` của đối tượng `checkpoint` được sử dụng để chỉ định đường dẫn nơi lưu điểm kiểm tra.