Как можете да обучите конволюционна невронна мрежа с помощта на TensorFlow.js?
Обучението на конволюционна невронна мрежа (CNN) с помощта на TensorFlow.js включва няколко стъпки, които позволяват на модела да се учи и да прави точни прогнози. TensorFlow.js е мощна библиотека, която позволява на разработчиците да създават и обучават модели за машинно обучение директно в браузъра или на Node.js. В този отговор ще проучим процеса на обучение на CNN с помощта на TensorFlow.js, предоставяйки изчерпателно обяснение на всяка стъпка.
Стъпка 1: Подготовка на данните
Преди обучение на CNN е важно да се съберат и обработят предварително данните за обучение. Това включва събиране на етикетиран набор от данни, разделянето му на набори за обучение и валидиране и извършване на всички необходими стъпки за предварителна обработка, като преоразмеряване на изображения или нормализиране на стойностите на пикселите. TensorFlow.js предоставя помощни програми като tf.data и tf.image за ефективно зареждане и предварителна обработка на данни.
Стъпка 2: Създаване на модел
Следващата стъпка е да се дефинира архитектурата на модела на CNN. TensorFlow.js предоставя API на високо ниво, наречен tf.layers, който позволява на разработчиците лесно да създават и конфигурират слоеве на невронни мрежи. За CNN типичните слоеве включват конволюционни слоеве, обединяващи слоеве и напълно свързани слоеве. Тези слоеве могат да бъдат подредени заедно, за да образуват желаната архитектура. Ето пример за създаване на прост CNN модел с помощта на tf.layers:
javascript
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.conv2d({
inputShape: [28, 28, 1],
filters: 32,
kernelSize: 3,
activation: 'relu'
}));
model.add(tf.layers.maxPooling2d({ poolSize: 2 }));
model.add(tf.layers.flatten());
model.add(tf.layers.dense({ units: 10, activation: 'softmax' }));
Стъпка 3: Компилация
След създаването на модела, той трябва да бъде компилиран с оптимизатор, функция за загуба и незадължителни показатели. Оптимизаторът определя как моделът се учи от данните за обучение, функцията за загуба определя количествено производителността на модела, а показателите предоставят допълнителни показатели за оценка по време на обучението. Ето пример за компилиране на модел:
javascript
model.compile({
optimizer: 'adam',
loss: 'categoricalCrossentropy',
metrics: ['accuracy']
});
Стъпка 4: Обучение
Сега можем да започнем процеса на обучение. TensorFlow.js предоставя метода fit() за обучение на модела. Този метод приема данните за обучение, броя на епохите (итерации върху целия набор от данни) и размера на партидата (брой образци, обработени наведнъж) като параметри. По време на обучението моделът настройва вътрешните си параметри, за да минимизира определената функция на загуба. Ето пример за обучение на модела:
javascript
const epochs = 10;
const batchSize = 32;
await model.fit(trainingData, {
epochs,
batchSize,
validationData: validationData,
callbacks: tfvis.show.fitCallbacks(
{ name: 'Training Performance' },
['loss', 'val_loss', 'acc', 'val_acc'],
{ height: 200, callbacks: ['onEpochEnd'] }
)
});
Стъпка 5: Оценка и прогноза
След обучението е важно да се оцени ефективността на модела върху невиждани данни. TensorFlow.js предоставя метода evaluate() за изчисляване на показатели на отделен набор от тестови данни. Освен това моделът може да се използва за правене на прогнози за нови данни с помощта на метода predict(). Ето пример за оценяване и прогнозиране с обучения модел:
javascript
const evalResult = model.evaluate(testData);
console.log('Test loss:', evalResult[0].dataSync()[0]);
console.log('Test accuracy:', evalResult[1].dataSync()[0]);
const prediction = model.predict(inputData);
prediction.print();
Следвайки тези стъпки, можете ефективно да обучите конволюционна невронна мрежа с помощта на TensorFlow.js. Не забравяйте да експериментирате с различни архитектури, хиперпараметри и техники за оптимизация, за да подобрите производителността на модела.
Други скорошни въпроси и отговори относно Напредък в машинното обучение:
- Възможно ли е да се използва Kaggle за качване на финансови данни и извършване на статистически анализи и прогнози с помощта на иконометрични модели като R-квадрат, ARIMA или GARCH?
- Когато ядрото е разклонено с данни и оригиналът е частен, може ли разклоненото да бъде публично и ако е така, не е нарушение на поверителността?
- Какви са ограниченията при работа с големи набори от данни в машинното обучение?
- Може ли машинното обучение да окаже някаква диалогична помощ?
- Какво представлява детската площадка TensorFlow?
- Режимът на нетърпение предотвратява ли разпределената изчислителна функционалност на TensorFlow?
- Могат ли облачните решения на Google да се използват за отделяне на компютри от съхранение за по-ефективно обучение на ML модела с големи данни?
- Механизмът за машинно обучение в облака на Google (CMLE) предлага ли автоматично придобиване и конфигуриране на ресурси и обработва ли изключване на ресурси след приключване на обучението на модела?
- Възможно ли е да се обучават модели за машинно обучение върху произволно големи набори от данни без проблеми?
- Когато използвате CMLE, създаването на версия изисква ли да посочите източник на експортиран модел?
Вижте още въпроси и отговори в „Напредък в машинното обучение“.