Вопрос или проблема
Я использую fit_generator для обучения модели. Обучающий набор данных читается из функции генератора, которая выдает данные с постоянным размером батча. Теперь я хочу знать, какой подход мне следует выбрать для данных валидации. Должен ли я создать генератор для валидационного набора или загрузить его полностью в память и использовать в fit_generator?
Примечание: Валидационный набор данных легко помещается в память, поэтому батчинг является вариантом для меня.
Если validation batch size = 1, это не отличается от случая, когда данные загружаются полностью. Но с любым другим значением batch size метрика оценки будет усредненной по различным батчам, поэтому ее реальное значение не будет получено.
Ответ или решение
Когда дело касается использования fit_generator для обучения модели, необходим внимательный подход к работе с валидационным набором данных. Ваша ситуация предполагает, что валидационный набор данных без проблем помещается в память, что дает вам возможность выбора между несколькими стратегиями. Основной вопрос, который вы ставите, заключается в том, следует ли разбивать валидационные данные на последовательности (батчи) или загружать их полностью в память.
Разовые загрузки против батчей
-
Загрузка в память:
- Плюсы: Если ваш валидационный набор данных помещается в оперативную память, его построчная загрузка значительно упрощает процесс. Это позволяет избежать дополнительной рабочей нагрузки, связанной с генерацией батчей для валидации, а также дает более точное измерение метрик, таких как loss и точность, на всем валидационном наборе.
- Минусы: Основная проблема, чаще всего возникающая, связана с ограничениями по памяти. Однако, это не ваш случай.
-
Генерация батчей:
- Плюсы: Подход с генерацией позволяет более гибко управлять процессом валидации, особенно в условиях, где память ограничена или когда набор данных значительно больше доступной памяти.
- Минусы: Обработка валидации по батчам может давать усредненные значения метрик на каждом батче, что может привести к незначительным искажениям при подсчете метрик на уровне всего валидационного набора. Если использовать
batch size = 1, то результаты будут идентичны загрузке данных в память разом, но это может значительно увеличить время на валидацию.
Рекомендации
Для вашего сценария, когда валидационные данные помещаются в память, целесообразно полностью загрузить их. Это упростит процесс валидации и обеспечит точные показатели производительности. Такой подход принесет пользу в виде более быстрых измерений и расчетов на всем наборе, избегая потенциальных ошибок, возникающих при усреднении метрик по батчам.
Если же в будущем ваши данные увеличатся и не будут помещаться в память, тогда обоснованными будут рассмотреть стратегию с генерацией батчей, чтобы сбалансировать нагрузку на память и производительность.
Заключение
В контексте вашей задачи, предложение использовать полную загрузку данных в память кажется наиболее целесообразным. Это позволит избежать осложнений с метриками и ускорить процесс валидации, сократив системную нагрузку. Точная эффективность вашей модели будет легче измерима, что, несомненно, имеет значение при дальнейшей оптимизации процесса обучения.