Есть ли способ сделать кастомный test_step в Keras осведомленным о вызове, который происходит из model.fit и model.evaluate?

На чтение 4 мин Опубликовано 22.12.2024

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Подход к решению проблемы:
Заключение:

Вопрос или проблема

Я использую пользовательскую модель keras с переопределенными методами train_step и test_step. Также мне необходимо изменить определенный порог, используемый в функции потерь, только для тестового набора данных. Другими словами, я хочу использовать одно значение порога для обучающих и валидационных наборов данных, но немного более расслабленный порог для тестовых наборов данных. Я думаю, что смогу это сделать, если метод test_step узнает (как-то), пришел ли вызов из model.fit (часть валидации) или из model.evaluate (часть тестирования).

Да, вы можете это сделать. Вы можете просто использовать флаг или переменную, которую можно устанавливать на основе контекста, в котором вызывается метод, и таким образом сделать метод test_step осведомленным о том, что вызов был сделан из model.fit и model.evaluate.

Что вы можете сделать, так это определить переменную is_training в вашей пользовательской модели и установить её в True в методе train_step, а в False в методе test_step. Затем вы можете использовать эту переменную, чтобы определить, проходит ли обучение или оценка модели в методе test_step.

Существует хорошая функция keras.backend.in_train_phase() для этого. Она не документирована (умышленно), но её подпись следующая:

def in_train_phase(
    x: Any,
    alt: Any,
    training: Any | None = None
) -> Any

Выбирает x в фазе обучения, а alt в противном случае.

Ответ или решение

Когда вы разрабатываете пользовательскую модель в Keras с переопределёнными методами train_step и test_step, может возникнуть необходимость различать контексты, в которых эти методы вызываются, например, между обучением (model.fit) и оценкой (model.evaluate). Это особенно важно, если вы планируете изменить параметры, такие как значение границы для функции потерь, в зависимости от типа данных (обучающие, валидационные или тестовые).

Подход к решению проблемы:

Объявление флага: Один из самых простых способов — это создание переменной-флага в вашей кастомной модели. Вы можете объявить переменную, например is_training, и устанавливать её в True в методе train_step, а в False в методе test_step. Например:

class MyCustomModel(tf.keras.Model):
   def __init__(self, ...):
       super(MyCustomModel, self).__init__()
       self.is_training = False

   def train_step(self, data):
       self.is_training = True
       # Ваш код для шага обучения
       # ...
       return loss

   def test_step(self, data):
       self.is_training = False
       # Ваш код для шага тестирования
       # ...
       return loss

Использование keras.backend.in_train_phase(): Чтобы упростить задачу, можно воспользоваться функцией keras.backend.in_train_phase(). Эта функция позволяет динамически выбирать одну из двух веток в зависимости от того, находится ли модель в режиме обучения или нет:
```
from keras import backend as K

def custom_loss(y_true, y_pred):
   margin = K.switch(K.learning_phase(), training_margin, test_margin)
   return some_loss_function(y_true, y_pred, margin)
```
Здесь training_margin будет использоваться во время обучения, а test_margin — во время оценки.

Проверка контекста в методах: В test_step и train_step вы сможете использовать флаги и переменные для адаптации поведения методов с учётом контекста вызова:

def test_step(self, data):
   # Дополнительная проверка контекста
   if self.is_training:
       # Код только для пошагового обучения
   else:
       # Код для тестирования с расслабленной границей
       margin = relaxed_margin
       # Код потерь и метрик тестирования

Заключение:

С помощью указанных методов вы сможете адаптировать свою модель так, чтобы она использовала разные значения границы для обучения и тестирования. Это даст возможность более точно настраивать границы в зависимости от ваших данных и может привести к улучшению моделей. Такой подход не только повышает гибкость вашей модели, но и позволяет более тонко настраивать её функциональность в зависимости от стадии — будь то обучение или оценка.

Попробуйте реализовать этот подход в своей разработке; это может значительно улучшить качество моделей и их результирующую производительность.