Округляются ли шаги вниз, когда они дробные?

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Резюме

Вопрос или проблема

Я начал экспериментировать с обучением моделей машинного обучения и столкнулся с некоторой путаницей вокруг понятий эпох и шагов в процессе обучения. Проводя исследования в Интернете, я наткнулся на формулу (𝜎 = (𝜀 × 𝜂) ÷ 𝛽), связывающую эпохи, шаги и размер батча. Применив эту формулу к своему набору данных, я получил дробное число шагов, что вызвало у меня вопросы о том, как шаги обычно обрабатываются на практике. Я не уверен, округляются ли дробные шаги вниз или как именно это переводится в реальный процесс обучения. Мой недостаток практического опыта в реализации циклов обучения затрудняет интуитивное понимание того, как эти концепции соотносятся с реальными сценариями обучения моделей.

Чтобы лучше понять взаимосвязь между эпохами, шагами и размером батча, я попытался применить найденную формулу (𝜎 = (𝜀 × 𝜂) ÷ 𝛽) к набору данных (это только теоретический пример набора данных):

total_samples = 10000  # Общее количество образцов в моем наборе данных
batch_size = 32        # Размер батча, который я планирую использовать
epochs = 10            # Количество эпох, на которое я хочу обучать

steps_per_epoch = total_samples / batch_size
total_steps = (epochs * total_samples) / batch_size

print(f"Шаги за эпоху: {steps_per_epoch}")
print(f"Всего шагов: {total_steps}")

Это привело к следующему выводу:

Шаги за эпоху: 312.5
Всего шагов: 3125.0

Дробный результат для шагов за эпоху (312.5) оставил меня в неуверенности относительно того, как это будет реализовано в реальном цикле обучения. В частности:

Обычно ли дробные шаги округляются вниз на практике?
Если происходит округление, означает ли это, что некоторые образцы данных могут быть пропущены в каждой эпохе?
Как общие фреймворки машинного обучения обрабатывают эту ситуацию?

Я еще не реализовал цикл обучения, поэтому не уверен, как эти дробные шаги будут обработаны в коде. Моя основная трудность заключается в том, чтобы преодолеть разрыв между теоретическим расчетом и его практическим применением в обучении модели.

Ответ или решение

Вам действительно необходимо понимать, как шаги (steps) обрабатываются в процессе тренировки машинных моделей обучения, особенно когда речь идет о дробных значениях. Давайте рассмотрим ваши вопросы по порядку.

Округляются ли дробные шаги на практике?
Ответ на этот вопрос зависит от используемого фреймворка. Обычно, шаги округляются вниз (т.е. до ближайшего целого числа) при вычислении steps_per_epoch. Это связано с тем, что вы не можете выполнить частичный проход (step) через обучающую выборку. Поэтому, если у вас получается дробное значение, оно округляется вниз до целого числа. В вашем случае, steps_per_epoch будет равен 312.
Не означает ли это, что некоторые образцы данных могут быть пропущены в каждом эпохе?
Да, когда вы округляете число шагов вниз, вы можете пропустить некоторые образцы данных в каждой эпохе. В вашем примере, с 10000 образцами и 32 в каждой партии, если вы выполняете 312 шагов, это будет означать, что вы обработаете 9996 (312 * 32) образцов, что приведет к пропуску 4 образцов данных. Это стандартная практика, и многие фреймворки справляются с этим путем. На практике, такие ситуации возникают достаточно часто, и большинство разработчиков работают с этим, осознавая, что трейнинг может не использовать каждый образец данных.
Как распространенные фреймворки машинного обучения обрабатывают эту ситуацию?
Такие фреймворки, как TensorFlow и PyTorch, обычно имеют встроенные механизмы для управления шагами навчания (training steps) и выборкой данных. Например, в TensorFlow при вызове метода fit, steps_per_epoch может быть установлен вручную, и фреймворк позаботится о том, чтобы не использовать больше образцов, чем доступно на каждом этапе. PyTorch предоставляет аналогичные функции через свои DataLoader и Dataset, позволяя вам настроить количество выборок за один шаг.

Резюме

В большинстве случаев дробные шаги округляются вниз, что означает, что некоторые данные могут быть пропущены в процессе обучения. Это общепринятая практика и учтена в большинстве популярных фреймворков. Для понимания практического применения этих концепций настоятельно рекомендуется провести некоторые эксперименты с реальным кодом и данными, чтобы увидеть, как эти принципы работают на практике.

Если у вас будут дополнительные вопросы по этой теме или вы захотите углубиться в процесс реализации, не стесняйтесь спрашивать. Успехов вам в вашем обучении и экспериментах с машинным обучением!