Лучшие методы обучения моделей машинного обучения: руководство для начинающих - Fcodenotes

Готовы ли вы окунуться в захватывающий мир машинного обучения? В этой статье блога мы рассмотрим различные методы обучения моделей машинного обучения, которые помогут вам начать свой путь в области науки о данных. Мы рассмотрим основные понятия, такие как размер пакета, эпохи и разделение проверки, а также предоставим вам примеры кода. Итак, начнём!

Метод 1: model.fit()

Один из наиболее распространенных методов обучения моделей машинного обучения — использование функции model.fit(). Этот метод часто используется в средах глубокого обучения, таких как TensorFlow и Keras. Он принимает данные обучения (X_trainи Y_train) и обучает модель в течение указанного количества эпох.

Вот пример использования model.fit():

model.fit(X_train, Y_train, batch_size=80, epochs=2, validation_split=0.1)

В этом примере X_trainпредставляет входные объекты, Y_trainпредставляет соответствующие метки, batch_size=80указывает количество образцов, которые будут использоваться в каждом итерация обучения, epochs=2указывает, сколько раз модель будет выполнять итерацию по всему набору обучающих данных, а validation_split=0.1выделяет 10 % обучающих данных для проверки.

Метод 2: градиентный спуск

Еще один фундаментальный метод обучения моделей машинного обучения — градиентный спуск. Это алгоритм оптимизации, который минимизирует функцию потерь путем итеративной настройки параметров модели. Основная идея состоит в том, чтобы вычислить градиенты параметров относительно функции потерь и обновить параметры в направлении, противоположном градиентам.

Вот упрощенный пример кода градиентного спуска:

learning_rate = 0.01
epochs = 100
for epoch in range(epochs):
    gradients = calculate_gradients(X_train, Y_train, model)
    update_parameters(model, gradients, learning_rate)

В этом примере learning_rateопределяет размер шага каждого обновления параметра, а epochsуказывает количество итераций. Функция calculate_gradients()вычисляет градиенты, а функция update_parameters()применяет обновления параметров.

Метод 3: мини-пакетный градиентный спуск

Мини-пакетный градиентный спуск – это вариант градиентного спуска, в котором для вычисления градиентов и обновления параметров используется меньшее подмножество обучающих данных (мини-пакет). Он обеспечивает баланс между вычислительной эффективностью стохастического градиентного спуска (SGD) и стабильностью пакетного градиентного спуска.

Вот фрагмент кода, демонстрирующий мини-пакетный градиентный спуск:

batch_size = 64
epochs = 50
total_samples = len(X_train)
for epoch in range(epochs):
    for batch_start in range(0, total_samples, batch_size):
        batch_end = batch_start + batch_size
        batch_X = X_train[batch_start:batch_end]
        batch_Y = Y_train[batch_start:batch_end]
        gradients = calculate_gradients(batch_X, batch_Y, model)
        update_parameters(model, gradients, learning_rate)

В этом примере batch_sizeопределяет количество образцов в каждой мини-партии. Внешний цикл перебирает эпохи, а внутренний цикл обрабатывает каждый мини-пакет.

Метод 4: перенос обучения

Трансферное обучение – это метод, при котором предварительно обученная модель используется в качестве отправной точки для новой задачи. Вместо обучения модели с нуля вы используете знания, полученные из связанной задачи или большого набора данных. Путем точной настройки предварительно обученной модели под вашу конкретную задачу вы можете добиться хорошей производительности при меньшем объеме обучающих данных.

Вот пример использования трансферного обучения с предварительно обученной сверточной нейронной сетью (CNN) в Keras:

base_model = keras.applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
model = keras.Sequential([
    base_model,
    keras.layers.Flatten(),
    keras.layers.Dense(256, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# Freeze the base model layers
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False
# Compile and train the model
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, Y_train, batch_size=80, epochs=2, validation_split=0.1)

В этом примере мы используем предварительно обученную модель VGG16 в качестве базовой модели и добавляем несколько дополнительных слоев для конкретной задачи. Мы замораживаем слои базовой модели, чтобы сохранить предварительно обученные веса, и обучаем только добавленные слои.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели несколько методов обучения моделей машинного обучения. Мы рассмотрели model.fit()