Можно ли восстановить начальные веса из модели Keras?

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Теория
Пример
Применение
Заключение

Вопрос или проблема

Я обучил базовую модель из класса keras.Sequential, но не сохранил веса сразу после запуска model.compile(). Возможно ли восстановить начальные веса из объекта обученной модели? Я проверил model.__dict__ и нашел там '_initial_weights': None, но я не понимаю почему, ведь прошло несколько эпох обучения.

К сожалению, невозможно восстановить начальные веса вашей модели из объекта обученной модели, если вы не сохранили их сразу после компиляции модели. ‘_initial_weights’: None в словаре модели подтверждает, что начальные веса не были сохранены. Однако вы можете попробовать снова обучить модель с небольшим количеством эпох и затем сохранить веса после первой эпохи. Эти начальные веса можно использовать для инициализации вашей оригинальной модели и продолжения обучения.

Ответ или решение

Вопрос о возможности восстановления начальных весов модели Keras, если они не были сохранены после компиляции, весьма актуален в контексте машинного обучения и особенно для тех, кто только начинает работать с библиотекой Keras. Давайте рассмотрим этот вопрос подробно, используя метод TEA (теория, пример, применение).

Теория

Когда вы создаете модель в Keras с помощью класса Sequential или функционального API, в процессе компиляции модели генерируются начальные веса. Эти начальные веса важны, так как они служат отправной точкой для обучения нейронной сети. Обычно они инициализируются случайным образом в соответствии с определенными стратегиями инициализации, такими как «Glorot» (известная также как метод Хе), или просто равномерным распределением.

После начала процесса обучения, с помощью алгоритма обратного распространения ошибки (backpropagation), эти веса корректируются, чтобы минимизировать функцию потерь. Это значит, что начальные веса быстро теряются из виду после нескольких эпох обучения, если они не были сохранены отдельно.

Пример

Рассмотрим пример: вы создаете простую модель, используя код Keras:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# Создание модели
model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_dim=100),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

# Компиляция модели
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

После выполнения команды model.compile() Keras автоматически инициализирует веса для всех слоев модели. Если вы не сохраняете эти начальные веса в файл или переменную, они теряются после нескольких эпох обучения.

Применение

Теперь, когда понятно, почему начальные веса трудно восстановить, давайте обсудим, что можно сделать в случае, если они не были заранее сохранены.

Переобучение модели: Возможно, наиболее прямолинейный способ — это создать и компилировать модель заново. Если вы не изменяли гиперпараметры или данные, то начальные веса должны быть инициализированы так же, как и в первый раз.
```
# Повторное создание и компиляция модели
model_new = Sequential([
   Dense(64, activation='relu', input_dim=100),
   Dense(1, activation='sigmoid')
])
model_new.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Сохранение начальных весов отдельно
initial_weights = model_new.get_weights()
```
Использование пользовательских функций инициализации: Если использование точно таких же случайных весов критично, вы можете записать функцию для инициализации или задать начальные веса вручную, если они известны.
Эффективная организация рабочего процесса: На будущее важно развивать привычку сохранять критически важные точки данных на этапах разработки модели. Keras представляет для этого удобный интерфейс Callbacks, позволяющий автоматически сохранять весовые коэффициенты модели в определенные моменты времени (например, после каждой эпохи).
Понимание причин: Вопрос, почему поле _initial_weights в model.__dict__ пустое, объясняется тем, что этот атрибут не предназначен для хранения начальных весов как таковых. Он используется в других внутренних механизмах Keras и полагается на то, что версии весов будут сохранены пользователем самостоятельно.

Заключение

В завершение, возможность восстановления начальных весов из существующего объекта обученной модели Keras невозможна без предварительного сохранения этих весов. Подготовка к этому сценарию, включая правильное управление версионностью и сохранение данных, обеспечивает более продуктивную и организованную работу с моделями в машинном обучении. Осознание этого процесса поможет не только понять, как работает Keras, но и как эффективно задействовать его возможности в реальных проектах.