Вопрос или проблема
Резюме модели:
RuntimeError: Вы должны скомпилировать свою модель, прежде чем использовать ее.
Говорится, что модель нужно скомпилировать. Но, насколько я знаю, если я скомпилирую модель, все ранее обученные данные будут утеряны, и модель будет обучена с нуля. Я не хочу, чтобы это произошло, потому что хочу использовать эту модель для дальнейшего переобучения. Можете ли вы мне в этом помочь?
Могу ли я переобучить модель без ее компиляции, сохранить ее и использовать эту модель для будущего обучения?
Существует 2 техники при использовании предобученной модели
1. Переобучение с переносом обучения: В случае переноса обучения мы используем предобученную модель для обучения на новом типе набора данных, поэтому, как правило, удаляем последний слой и добавляем новый слой в сеть. На этом этапе, так как вы добавляете новый слой, модель должна быть скомпилирована. Но не беспокойтесь, если вы ее компилируете, веса не будут потеряны.
2. Переобучение (я полагаю, это ваш случай): Поскольку вы не изменяете архитектуру, а просто обучаете ее на дополнительном наборе данных, то веса также не будут потеряны.
Ответ или решение
Проблема, с которой вы сталкиваетесь, связана с необходимостью компиляции модели перед её использованием. Ошибка, которую вы видите, RuntimeError: You must compile your model before using it, возникает, когда вы пытаетесь выполнить тренировку или предсказание модели, не выполнив компиляцию. Это особенно актуально, когда в коде используются фреймворки машинного обучения, такие как TensorFlow или Keras.
Контекст проблемы:
Есть два основных подхода при работе с предобученными моделями: перенос обучения и дополнительное обучение. Из вашего описания очевидно, что вы хотели бы продолжить тренировать уже предобученную модель, не теряя при этом её предшествующих весов и характеристик.
1. Перенос обучения:
Если вы модифицируете архитектуру модели, например, удаляете последний слой и добавляете новый, компиляция модели будет необходима. Однако важно отметить, что компиляция не приведёт к потере весов предобученной модели, так как компиляция включает в себя только настройку потерь и оптимизаторов, не влияя на сам набор весов. Это означает, что при добавлении нового слоя и последующей компиляции, все предшествующие параметры будут сохранены.
2. Дополнительное обучение:
Если вы не меняете архитектуру модели и просто хотите дообучить её на новом наборе данных, вам по-прежнему потребуется компилировать модель. При этом воспроизведение весов модели будет происходить без проблем, поскольку компиляция не сотрёт их, а лишь обновит график вычислений и определит стратегии оптимизации.
Рекомендации:
-
Компиляция модели: Вы можете безопасно скомпилировать модель, не опасаясь её полного обучения с нуля. Вот как это делается:
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])После компиляции вы можете продолжить обучение:
model.fit(new_data, new_labels) -
Сохранение модели: После завершения дообучения не забудьте сохранить модель, чтобы в будущем использовать её для дальнейшего обучения:
model.save('my_model.h5') -
Замечания по документированию: При работе с предобученными моделями всегда полезно вести документацию о ваших изменениях в архитектуре и настройках модели. Это поможет избежать путаницы в будущем.
Вывод:
Хотя в вашей ситуации может казаться, что компиляция приведет к потере данных, на практике это так не происходит. Компиляция необходима для корректной работы модели, и при этом потеря весов отсутствует. Вы можете скомпилировать модель, продолжить её обучение на новых данных и сохранить её для дальнейших экспериментов.
Если у вас остались дополнительные вопросы или необходима помощь с конкретным кодом, не стесняйтесь обращаться за поддержкой.