- Вопрос или проблема
- Ответ или решение
- Оптимизация подготовки моделей в Keras: Повторное использование свёрточных слоёв
- Шаг 1: Создание модели с повторяемыми свёрточными слоями
- Шаг 2: Обучение модели
- Шаг 3: Сохранение весов свёрточных слоёв
- Шаг 4: Настройка модели для нового обучения
- Шаг 5: Обучение новой конфигурации модели
- Заключение
Вопрос или проблема
Я хочу обучить ряд моделей, которые очень похожи; свёрточные слои одинаковые, но сглаженная часть различается. Например; разная плотность, изначально у меня есть model.add(Dense(512)), но я также хотел бы протестировать 1000 и 4096; я также хотел бы испытать добавление еще одного слоя.
У меня нет проблем с созданием этой модели и её запуском, но это кажется потерей времени, чтобы переобучать свёрточные слои каждый раз, когда я ничего в них не изменяю.
Можно ли сохранить обучение, проведенное в свёрточных слоях, и повторно использовать это при обучении сглаженных слоев?
Это базовая модель, которую у меня есть:
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), padding='same'))
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), padding='same'))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), padding='same'))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), padding='same'))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), padding='same'))
model.add(Flatten())
model.add(Dropout(0.2))
# -------------------- Начало переменной секции --------------
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
# -------------------- Конец переменной секции ----------------
model.add(Dense(1))
model.add(Activation('sigmoid'))
Другие варианты, которые я хочу попробовать (изменения, которые нужно внести в переменную секцию) включают:
model.add(Dense(1000, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
или
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
и т.д.
Чтобы это реализовать, где мне сохранить модель? Если я уберу сглаженную секцию:
model.add(Flatten())
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation('sigmoid'))
Точность модели не удивляет ~ноль, если я оставлю секцию, которая не является переменной, следующей:
model.add(Flatten())
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation('sigmoid'))
Я могу сохранить модель и загрузить её, но как мне добавить эти сглаженные слои?
Вы можете просто обучить свои свёрточные слои, сохранить модель и загрузить веса из определённых слоев, используя методы get_weights и set_weights (см. также этот предыдущий ответ). После загрузки весов для ваших свёрточных слоев вы можете заморозить эти слои используя атрибут trainable, чтобы убедиться, что веса не изменяются во время обучения.
Ответ или решение
Оптимизация подготовки моделей в Keras: Повторное использование свёрточных слоёв
В современном мире глубокого обучения вопросы оптимизации процесса обучения моделей становятся все более актуальными. Одним из ключевых моментов является возможность повторного использования обученных свёрточных слоёв для оптимизации обучения на изменяющихся плоских слоях модели. Рассмотрим, как это можно сделать на практике в Keras.
Шаг 1: Создание модели с повторяемыми свёрточными слоями
Для начала, мы создадим базовую модель со свёрточными слоями, которые вы планируете использовать повторно. Ваш исходный код для создания модели выглядит следующим образом:
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'))
model.add(BatchNormalization())
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), padding='same'))
# Продолжайте добавление свёрточных слоёв...
model.add(Flatten())
model.add(Dropout(0.2))
# Переменная часть модели
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation('sigmoid'))Шаг 2: Обучение модели
Сначала вам нужно обучить свёрточные слои. Так как вы хотите оптимизировать обучение, имеет смысл заморозить эти слои после их первичной тренировки. Для этого использует атрибут trainable для установки False для свёрточных слоёв:
for layer in model.layers[:-3]: # Замораживаем все, кроме плоскостных и выходных слоёв
layer.trainable = FalseШаг 3: Сохранение весов свёрточных слоёв
После того как свёрточные слои обучены, сохраните модель, чтобы использовать её затем, не тренируя свёрточные слои заново:
model.save('convolutional_model.h5')Это сохранит всю архитектуру и веса свёрточных слоёв.
Шаг 4: Настройка модели для нового обучения
Теперь, когда вы хотите изменить плотность или структуру плоских слоёв, вы можете загрузить сохранённую модель и произвести необходимые изменения. Вам нужно будет повторно определить последовательность плоских слоёв:
# Загрузка модели
base_model = load_model('convolutional_model.h5')
# Удаление плоских и выходных слоёв для их замены
for layer in base_model.layers[-3:]:
base_model.layers.remove(layer)
# Добавление новой плоской части
base_model.add(Flatten())
base_model.add(Dropout(0.2))
# Теперь добавляем новые плотные слои с различной конфигурацией
base_model.add(Dense(1000, activation='relu'))
base_model.add(Dropout(0.2))
base_model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# Компиляция модели с новыми слоями
base_model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])Шаг 5: Обучение новой конфигурации модели
Теперь после всех изменений и настройки модели, вы можете перейти к этапу обучения. Фиксируя свёрточные слои, вы будете уверены, что их веса не изменятся во время новой тренировки:
base_model.fit(training_data, training_labels, epochs=10, validation_data=(validation_data, validation_labels))Заключение
Таким образом, повторное использование свёрточных слоёв в Keras — это эффективный способ оптимизировать процесс обучения, позволяющий сосредоточиться на тестировании различных конфигураций плоских слоёв без необходимости многократного обучения свёрточной части. Используя описанный выше подход, вы сможете экономить значительное количество времени и ресурсов, так как сможете использовать предварительно обученные свёрточные слои для достижения лучших результатов в ваших задачах.
Этот метод не только повышает производительность разработки, но и способствует более глубокому исследованию возможностей вашей модели, позволяя принимать обоснованные решения на основе полученных результатов.