Как изменить скорость обучения в TensorFlow

Учебники
TensorFlow

Библиотека с открытым исходным кодом для искусственного интеллекта и машинного обучения называется TensorFlow. Несмотря на то, что ее можно применять к множеству задач, особое внимание уделяется обучению и выводу глубоких нейронных сетей.

TensorFlow создала группа исследований искусственного интеллекта Google Brain. С момента своего первого выпуска в 2015 году она стала одной из наиболее широко используемых библиотек машинного обучения в мире.

TensorFlow доступен на нескольких языках программирования, включая Python, C++ и Java. Кроме того, он совместим с несколькими операционными системами, такими как Linux, macOS, Windows, Android и iOS.

TensorFlow – это эффективное средство машинного обучения и искусственного интеллекта. Он предлагает множество возможностей и прост в использовании. TensorFlow – отличное место для начала, если вас интересует машинное обучение.

TensorFlow – это гибкая библиотека, которую можно применять к различным типам задач, таким как:

  • Классификация изображений
  • Обработка естественного языка
  • Распознавание речи
  • Системы рекомендаций
  • Робототехника
  • Медицинская визуализация
  • Прогнозирование финансов

Скорость обучения в TensorFlow является гиперпараметром, который регулирует, как часто изменяются веса модели во время обучения. Лучшее значение будет варьироваться в зависимости от особенностей решаемой задачи, архитектуры модели и размера датасета. Обычно выбирается небольшое положительное значение, такое как 0.001 или 0.01, но это не всегда так.

Как изменить скорость обучения в TensorFlow

Вы можете изменить скорость обучения в TensorFlow, используя различные методы и стратегии. Вот три типичных подхода:

Ручное назначение скорости обучения

Самый простой способ изменить скорость обучения — это вручную ввести новое значение в переменную скорости обучения. Этот метод определяет скорость обучения как переменную TensorFlow или Python, и ее значение обновляется в процессе обучения. Например:

Python

  

import tensorflow as tf

# Определение переменной скорости обучения
learning_rate = tf.Variable(0.001, trainable=False)

# Во время обучения обновите скорость обучения по мере необходимости
# Например, установите новую скорость обучения 0.0001
tf.keras.backend.set_value(learning_rate, 0.0001)

Код выше объясняет, как вручную ввести новое значение в переменную скорости обучения TensorFlow для изменения скорости обучения. Шаги перечислены ниже:

Определение переменной для скорости обучения:

Python

  

learning_rate = tf.Variable(0.001, trainable=False)

Эта строка создает переменную TensorFlow с именем learning_rate и инициализирует ее начальным значением 0.001. Аргумент trainable=False гарантирует, что переменная скорости обучения не обновляется во время обучения.

Обновление скорости обучения по мере необходимости:

Python

  

tf.keras.backend.set_value(learning_rate, 0.0001)

В этом примере функция set_value из tf.keras.backend используется для обновления значения переменной скорости обучения. Первым аргументом является переменная, которую нужно обновить (learning_rate), а вторым аргументом является новое значение скорости обучения (0.0001 в данном случае).

Вы можете регулировать, когда и как изменяется скорость обучения, путем ручного обновления переменной скорости обучения в процессе тренировки. Вы можете экспериментировать с различными настройками, изменять скорость обучения в зависимости от конкретных обстоятельств или даже создать собственный план скорости обучения.

В этом методе у вас есть полная контролирует скорость обучения, но вам нужно вручную изменять её в соответствии с вашими потребностями.

Расписания Скорости Обучения

Вы можете систематически изменять скорость обучения во время тренировки, используя расписания скорости обучения. Несколько встроенных расписаний скорости обучения доступны в TensorFlow, включая:

tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay, tf.keras.optimizers.schedules.PiecewiseConstantDecay, или tf.keras.optimizers.schedules.CosineDecay. Эти расписания изменяют скорость обучения в соответствии с заранее определенными правилами. Например:

Python

  

import tensorflow as tf

# Определить расписание скорости обучения
learning_rate_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(
    initial_learning_rate=0.001,
    decay_steps=10000,
    decay_rate=0.96
)

# Создать оптимизатор с расписанием скорости обучения
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=learning_rate_schedule)

Выше приведен фрагмент кода, демонстрирующий использование расписания скорости обучения ExponentialDecay в TensorFlow. Вот разбор того, что делает каждый параметр:

  • initial_learning_rate: Начальная скорость обучения в начале тренировки.
  • decay_steps: Количество шагов, после которых скорость обучения будет уменьшаться.
  • decay_rate: Коэффициент, определяющий скорость уменьшения скорости обучения. Например, если decay_rate установлен в 0.96, то скорость обучения будет умножаться на 0.96 после каждых decay_steps шагов.

Для создания оптимизатора с расписанием скорости обучения, вы должны передать объект learning_rate_schedule в качестве параметра learning_rate к оптимизатору. В вашем коде используется оптимизатор Adam, но вы также можете использовать это расписание скорости обучения с другими оптимизаторами.

Использование расписания скорости обучения ExponentialDecay позволяет постепенно уменьшать скорость обучения с течением времени, что способствует более эффективному схождению модели во время обучения. Настройте значения initial_learning_rate, decay_steps и decay_rate в соответствии с вашими конкретными требованиями и особенностями ваших данных для обучения.

Этот метод устраняет необходимость в ручном вмешательстве, автоматически регулируя скорость обучения на основе определенного графика.

Callbacks

TensorFlow также предоставляет механизм callback, который позволяет динамически изменять скорость обучения на основе определенных условий. Например, вы можете использовать callback tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler для определения пользовательского расписания скорости обучения или callback tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau для уменьшения скорости обучения, когда потеря на валидации стабилизируется. Вот пример:

Python

  

import tensorflow as tf

# Определить callback для динамической модификации скорости обучения
lr_callback = tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(
    monitor='val_loss',
    factor=0.1,
    patience=5,
    min_lr=0.0001
)

# Во время обучения модели передать callback функции fit()
model.fit(
    x_train, y_train,
    validation_data=(x_val, y_val),
    callbacks=[lr_callback]
)

Вышеприведенный фрагмент кода демонстрирует использование callback ReduceLROnPlateau для динамической модификации скорости обучения во время обучения модели. Вот разъяснение того, что делает каждый параметр:

  • monitor: Метрика, которую нужно отслеживать. В данном случае, она установлена как ‘val_loss,’ что означает, что callback будет отслеживать потерю на проверке.
  • factor: Фактор, приводящий к снижению скорости обучения. Если указанное условие выполнено, например, если фактор установлен на 0.1, скорость обучения будет умножена на 0.1.
  • patience: Количество эпох без улучшения, после которых скорость обучения будет снижена. Если потеря на проверке не улучшается в течение количества эпох, равного patience, скорость обучения будет уменьшена.
  • min_lr: Минимальное значение, до которого может быть снижена скорость обучения. Как только скорость обучения достигает этого минимального значения, она не будет снижаться дальше.

Чтобы использовать этот callback, его нужно передать в качестве параметра функции fit() при обучении вашей модели. Убедитесь, что заменили x_train, y_train, x_val и y_val на ваши фактические данные для обучения и проверки.

Python

  

model.fit(
    x_train, y_train,
    validation_data=(x_val, y_val),
    callbacks=[lr_callback]
)

Во время обучения, callback ReduceLROnPlateau будет отслеживать потерю при проверке, и если она не улучшается в течение patience количества эпох, скорость обучения будет уменьшена на указанный факторЭто позволяет адаптивно регулировать скорость обучения на основе производительности модели во время обучения.

С помощью callbacks у вас есть дополнительная свобода модифицировать скорость обучения в ответ на особые обстоятельства или события во время обучения.

Это несколько типичных способов изменения скорости обучения TensorFlow. Метод, который вы используете, будет зависеть от ваших требований и сценариев использования.

Вывод

Лучший график скорости обучения вашей модели будет зависеть от данных и архитектуры модели. Вы можете экспериментировать с различными графиками, чтобы найти тот, который лучше всего подходит для вашей модели.

Source:
https://dzone.com/articles/how-to-change-the-learning-rate-of-tensorflow