Model opterećenja i zamrznuti dvije su tehnike koje se mogu upotrijebiti za poboljšanje izvedbe i učinkovitosti modela strojnog učenja. Prvo uključuje učitavanje prethodno uvježbanog modela kako bi se iskoristile njegove značajke umjesto uvježbavanja novog modela od nule, dok drugo podrazumijeva zaustavljanje ažuriranja određenih težina tijekom procesa uvježbavanja kako bi se poboljšala i poboljšala izvedba modela. Obje tehnike pomažu u smanjenju prekomjernog opremanja i mogu pomoći u izradi preciznijih i učinkovitijih modela.
Implementacija modela učitavanja i zamrzavanja u Pythonu
Kako bismo učinkovito implementirali model opterećenja i tehnike zamrzavanja, prvo ćemo trebati imati na raspolaganju unaprijed obučen model. Za ovaj primjer koristit ćemo Python zajedno s popularnim bibliotekama za strojno učenje kao što su TensorFlow i Keras da demonstriramo korake.
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
# Load a pre-trained model
model = tf.keras.applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=False)
# Set specific layers as non-trainable (frozen)
for layer in model.layers[:10]:
layer.trainable = False
# Add custom layers on top of the pre-trained model
x = model.output
x = layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
x = layers.Dense(1024, activation='relu')(x)
predictions = layers.Dense(10, activation='softmax')(x)
# Finalize the new model
custom_model = tf.keras.Model(inputs=model.input, outputs=predictions)
Učitavanje prethodno obučenih modela
Korištenje električnih romobila ističe model opterećenja proces počinje uvozom prethodno obučenog modela, kao što je VGG16, koji je obučen na skupu podataka ImageNet. TensorFlow i Keras nude jednostavne metode za uvoz takvih modela, kao što se vidi u gornjem kodu. Prednost korištenja prethodno obučenog modela je u tome što je već naučio potrebne značajke iz golemog skupa podataka, što nam omogućuje da iskoristimo to znanje dok treniramo naš prilagođeni model, značajno smanjujući vrijeme i računalne resurse.
Zamrzavanje slojeva i dodavanje prilagođenih slojeva
Nakon što se prethodno obučeni model učita, možemo nastaviti zamrznuti specifične slojeve modela kako bi se spriječilo njihovo ažuriranje tijekom obuke. U ovom smo primjeru zamrznuli prvih 10 slojeva modela VGG16, postavljajući njihov atribut "sposoban za obuku" na False. Zamrzavanje ovih slojeva omogućuje modelu da zadrži prethodno naučene značajke i usredotoči se na pročišćavanje sljedećih slojeva za bolje performanse.
Nakon zamrzavanja željenih slojeva, dodajemo prilagođene slojeve na vrh prethodno obučenog modela na temelju naših zahtjeva. Naša implementacija prikazuje dodavanje sloja GlobalAveragePooling2D nakon kojeg slijede dva sloja Dense koji djeluju kao izlazni slojevi za naš prilagođeni model. Na kraju, kombiniramo prethodno uvježbani model i našu prilagođenu strukturu slojeva u novi model pomoću metode tf.keras.Model.
Korištenjem tehnika učitavanja modela i zamrzavanja u kombinaciji s Pythonom, TensorFlowom i Kerasom, uspješno smo optimizirali performanse našeg modela. Ova kombinacija snažnih alata i tehnika omogućit će znanstvenicima i programerima podataka da stvore robusne i učinkovite modele strojnog učenja koji su točni i pristupačni resursima.
