Машинное обучение развивается как на дрожжах, регулярно появляются новые модели нейронных сетей. Эти модели обучены для конкретного набора данных и проверены на точность и скорость обработки. Разработчики должны оценить модели ML и убедиться, что они соответствуют определенным пороговым значениям и функционируют должным образом, прежде чем они будут развернуты. Предстоит много экспериментировать, чтобы улучшить производительность модели, и визуализация различий становится решающей при проектировании и обучении модели. TensorBoard помогает визуализировать модель, упрощая анализ, поскольку отладка упрощается, когда можно увидеть, в чем проблема.
Общая практика обучения моделей машинного обучения
Общая практика заключается в использовании предварительно обученных моделей и выполнении трансферного обучения для повторного обучения модели для аналогичного набора данных. В методе, называемом трансферным обучением, модель нейронной сети сначала обучается проблеме, похожей на ту, которая решается. Затем один или несколько слоев из обученной модели используются в новой модели, обученной интересующей проблеме.
В большинстве случаев pre-train модели приходят в бинарном формате (сохраненная модель, буфер протокола), что затрудняет получение внутренней информации и немедленное начало работы над ней. С точки зрения бизнеса организации было бы целесообразно иметь какой-то инструмент для понимания модели, чтобы сократить сроки реализации проекта.
Есть несколько доступных опций для получения информации о модели, таких как количество слоев и связанных параметров. Сводка модели и График модели являются основными параметрами. Эти параметры довольно просты, учитывая несколько строк реализации, и предоставляют очень простые детали, такие как количество слоев, типы слоев и ввод/вывод каждого слоя.
Однако сводка модели и график модели не настолько эффективны для понимания каждой детали любой большой и сложной модели в форме буфера протокола. В таких сценариях использование TensorBoard, инструмента визуализации, предоставляемого TensorFlow, является более значимым. Он довольно мощный, учитывая различные параметры визуализации, которые он предоставляет, такие как модель (конечно), скаляры и метрики (данные для обучения и проверки), изображения (из набора данных), настройка гиперпараметров и т. д.
Давайте посмотрим, как TensorBoard помогает улучшить визуализацию моделей машинного обучения.
Графики моделей для визуализации пользовательских моделей
Этот вариант помогает, особенно когда кастомная модель получена в виде буфера протокола, и ее требуется понять, прежде чем вносить какие-либо изменения или обучать ее. Как показано на изображении ниже, на доске визуализируется обзор последовательной CNN. Каждый блок представляет собой отдельный слой, и выбор одного из них откроет окно в правом верхнем углу с входной и выходной информацией.
В случае, если требуется дополнительная информация о том, что находится внутри отдельных блоков, можно просто дважды щелкнуть блок, что развернет блок и предоставит дополнительные сведения. Обратите внимание, что блок может содержать один или несколько блоков, которые можно расширять послойно. При выборе какой-либо конкретной операции он также предоставит дополнительную информацию о связанных параметрах обработки.
Скаляр и метрики для анализа обучения и проверки модели
Вторым важным аспектом машинного обучения является анализ обучения и проверки данной модели. Производительность, с точки зрения точности и скорости, очень важна, чтобы сделать ее пригодной для реальных практических приложений. На изображении ниже видно, что точность модели улучшается с увеличением количества эпох/итераций. Если обучение и тестирование не на должном уровне, это указывает на то, что что-то не так. Это может быть случай недообучения или переоснащения, и его можно исправить, либо изменив слои/параметры, либо улучшив набор данных, либо и то, и другое.
Image Data для визуализации изображений из набора данных
Как следует из названия, это помогает визуализировать изображения. Он не ограничивается только визуализацией изображений из набора данных, но также показывает матрицу путаницы в виде изображения. Эта матрица указывает на точность обнаружения объектов отдельных классов. Как показано на изображении ниже, модель путает пальто с пуловером. Чтобы преодолеть эту ситуацию, рекомендуется улучшить набор данных конкретных классов, чтобы передать в модель отличительные признаки для лучшего обучения и, следовательно, точности.
Настройка гиперпараметров для достижения желаемой точности модели
Точность модели зависит от входного набора данных, количества слоев и связанных параметров. В большинстве случаев точность никогда не достигнет ожидаемой точности во время начального обучения, и потребуется поиграть с количеством слоев, типами слоев, связанными параметрами, помимо набора данных. Этот процесс известен как настройка гиперпараметров.
В этом процессе модели предоставляется ряд гиперпараметров для выбора, и модель запускается с комбинацией этих параметров. Точность каждой комбинации регистрируется и визуализируется на доске. Это исправляет усилия и время, которые в противном случае были бы потрачены на ручное обучение модели для каждой возможной комбинации гиперпараметров.
Инструмент профилирования для анализа скорости обработки модели
Помимо точности, не менее важным аспектом любой модели является скорость обработки. Необходимо проанализировать время обработки, затрачиваемое отдельными блоками, и можно ли его сократить, внеся некоторые модификации. Инструмент профилирования обеспечивает графическое представление времени, затраченного на каждую операцию с разными периодами. С помощью этой визуализации можно легко определить операции, которые требуют больше времени. Некоторые из известных накладных расходов могут включать изменение размера входных данных, перевод кода модели из Python, выполнение кода на ЦП вместо графического процессора. Забота о таких вещах поможет достичь оптимальной производительности.
В целом, TensorBoard — отличный инструмент, помогающий процессу разработки и обучения. Данные из скаляра и метрик, данных изображения и настройки гиперпараметров помогают повысить точность, а инструмент профилирования помогает повысить скорость обработки. TensorBoard также помогает сократить время отладки, которое в противном случае определенно было бы большим. В VOLANSYS наши эксперты по машинному обучению специализируются на использовании различных инструментов анализа данных и визуализации для создания оптимизированных моделей машинного обучения на основе приложений конечного пользователя, таких как безопасность, профилактическое обслуживание, чат-бот, аудио/видеоаналитика и многие другие, что делает нас предпочтительными. партнер по услугам машинного обучения.
Первоначально опубликовано на https://volansys.com/
