Как получить количество шагов до достижения определенной точности в Keras?

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Пример создания коллбэка для отслеживания точности
Использование коллбэка в процессе обучения
Как работает код
Заключение

Вопрос или проблема

Я хочу узнать, сколько шагов потребуется моей модели, чтобы достичь определенной точности. Скажем, 90 процентов на cifar10. Как я могу получить эту информацию из модели keras?

ИЗМЕНЕНИЕ: точность на каждой эпохе доступна в объекте history, возвращаемом fit(), но меня интересует точность на каждом шаге.

Решение:

Я создал объект обратного вызова, который сохраняет потери на каждом шаге.

import pickle
from tensorflow.keras.callbacks import Callback

class LossHistory(Callback):
    def __init__(self,path="",name=""):
        super(Callback, self).__init__()
        self.path = path
        self.name=name
        self.accuracy = []
        self.losses=[]
    
    def on_batch_end(self, batch, logs={}):
        self.accuracy.append(logs.get('accuracy'))
        self.losses.append(logs.get('loss'))
    
        history_={}
        history_['accuracy']=self.accuracy
        history_['loss']=self.losses
    
        with open(self.path+self.name+'_history.pkl', 'wb') as f:
            pickle.dump(history_,f)

Когда вы обучаете модель с помощью вызова .fit(), на самом деле он возвращает объект, называемый history. Обучите модель, используя history = model.fit(x_train, y_train...), а затем, когда обучение завершится, вы можете получить доступ к словарю history.history, чтобы увидеть эту информацию.

Смотрите https://machinelearningmastery.com/display-deep-learning-model-training-history-in-keras/ для получения дополнительной информации.

Ответ или решение

Чтобы определить, сколько шагов необходимо для достижения заданной точности (например, 90% на CIFAR-10) в Keras, можно воспользоваться созданием пользовательского коллбэка. Класс коллбэка будет отслеживать точность и потери модели на каждом шаге. В этом ответе я расскажу, как это сделать и проиллюстрирую создание коллбэка на Python.

Пример создания коллбэка для отслеживания точности

Можно создать класс, унаследованный от Callback, который будет сохранять значение точности и потерь после каждой обработки пакета (batch). Вот пример реализации такого коллбэка:

import pickle
from tensorflow.keras.callbacks import Callback

class LossHistory(Callback):
    def __init__(self, path="", name=""):
        super(LossHistory, self).__init__()
        self.path = path
        self.name = name
        self.accuracy = []
        self.losses = []

    def on_batch_end(self, batch, logs={}):
        # Сохраняем значения точности и потерь
        self.accuracy.append(logs.get('accuracy'))
        self.losses.append(logs.get('loss'))

        # Сохраняем историю в файле
        history_ = {}
        history_['accuracy'] = self.accuracy
        history_['loss'] = self.losses

        with open(self.path + self.name + '_history.pkl', 'wb') as f:
            pickle.dump(history_, f)

Использование коллбэка в процессе обучения

После создания коллбэка, вы можете использовать его во время обучения модели. Вот как это можно сделать:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

# Загружаем данные CIFAR-10
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
y_train = to_categorical(y_train)

# Создаём модель
model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)),
    Flatten(),
    Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Создание экземпляра коллбэка
history = LossHistory(path="./", name="cifar10_accuracy")

# Обучаем модель
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, callbacks=[history])

# Анализ результатов
for i, acc in enumerate(history.accuracy):
    if acc >= 0.90:
        print(f"Достигнута точность 90% на шаге {i + 1} (пакет {i + 1})")
        break

Как работает код

Импортируем необходимые библиотеки.
Определяем класс LossHistory, который будет хранить значения точности и потерь.
Реализуем метод on_batch_end, который вызывается после каждой обработки батча.
Сохраняем историю значений в словаре и записываем в файл с помощью pickle.
Создаем и обучаем модель, используя созданный коллбэк.
После завершения обучения проверяем, на каком шаге была достигнута заданная точность.

Заключение

Используя вышеописанный метод, вы сможете отслеживать точность модели на каждом шаге и получать информацию о количестве шагов, необходимых для достижения желаемой точности. Это позволит вам лучше анализировать процесс обучения и принимать обоснованные решения по улучшению модели.

Таким образом, если вы будете следовать описанным шагам, вы сможете эффективно контролировать результаты обучения вашей модели в Keras и достигать лучших результатов в решении задач машинного обучения.