केरेस 'ModelCheckpoint काम नहीं कर रहा है


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मैं keras में एक मॉडल को प्रशिक्षित करने की कोशिश कर रहा हूँ और मैं एक निगरानी मान्यता सत्यापन मीट्रिक (मेरे मामले में जैकार्ड इंडेक्स ) के अनुसार सर्वश्रेष्ठ मॉडल को बचाने के लिए ModelCheckpoint का उपयोग कर रहा हूँ ।

जब मैं मॉडल को टेंसरबोर्ड में सुधार देख सकता हूं, जब मैं भार को लोड करने और उस मॉडल का मूल्यांकन करने की कोशिश करता हूं जो यह बिल्कुल भी काम नहीं कर रहा है। इसके अलावा, उस फाइल पर टाइमस्टैम्प द्वारा, जहां वज़न को संग्रहीत किया जाना है, मैं बता सकता हूं कि वे बिल्कुल भी नहीं बचाए जा रहे हैं। टाइमस्टैम्प लगभग उसी समय से मेल खाती है जब मैंने प्रशिक्षण शुरू किया था।

क्या पहले किसी को ऐसी समस्या का सामना करना पड़ा है?

जवाबों:


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क्या आप ModelCheckpointइसके डिफ़ॉल्ट मापदंडों (इसके अलावा monitor) पर चलते हैं ?

ModelCheckpointमें एक पैरामीटर होता है, modeजो उपयोग किए जाने वाले मीट्रिक के प्रकार को निर्दिष्ट करता है। mode3 मान ले सकते हैं 'min' 'max'और 'auto'(जो डिफ़ॉल्ट है):

  • min: इसका मतलब है कि आप मीट्रिक को कम करना चाहते हैं (जैसे नुकसान फ़ंक्शन)।
  • max: इसका मतलब है कि आप मीट्रिक (जैसे सटीकता) को अधिकतम करना चाहते हैं ।
  • auto: अपने दम पर क्या करना है यह जानने का प्रयास। यदि आप कोड को देखते हैं , तो यह जांचता है कि क्या मीट्रिक का नाम शामिल है 'acc'या यदि यह इसके साथ शुरू होता है 'fmeasure'। यदि हाँ यह मोड को सेट करता है max, यदि नहीं तो इसे सेट करता है min

आपके मामले में, आप जेककार्ड इंडेक्स की निगरानी करते हैं, जो एक मीट्रिक है जिसे आप अधिकतम करना चाहते हैं, इसलिए आप चाहते हैं कि मोड सेट हो max। आम तौर पर क्योंकि "जैकार्ड" में स्ट्रिंग "एसीसी" होता है, भले ही यह मोड पर सेट हो, autoठीक काम करना चाहिए।

हालांकि यदि आपने अपने मीट्रिक का नाम कुछ मनमाना (जैसे my_metric) रखा है, तो डिफ़ॉल्ट मोड को सेट किया जाएगा min, जिसका अर्थ है कि यह आपके मीट्रिक पर कम से कम प्रदर्शन को प्राप्त करने वाले भार को संग्रहीत करेगा , जो पहले युग का वजन होना चाहिए।

सुझाव : अगली बार mode='max'सुनिश्चित करने का प्रयास करें।


हाँ आप सही है। मैंने अपने मीट्रिक का नाम दिया था intersection_over_unionऔर यह संभवत: सबसे कम स्कोर वाले वज़न का भंडारण था, जो पहले युग से थे। यह काफी काम की बात है। धन्यवाद!
ILM91

आपका स्वागत है। मैं खुशी से मदद कर सकता है!
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