Une combinaison de callbacks

Les modèles de Deep Learning peuvent prendre beaucoup de temps à entraîner, surtout lorsque vous passez à des architectures plus profondes et à des jeux de données plus volumineux. Sauvegarder votre modèle à chaque amélioration et arrêter l’entraînement lorsqu’il ne progresse plus vous évite d’avoir à choisir précisément le nombre d’époques. Vous pouvez aussi restaurer un modèle sauvegardé à tout moment et reprendre l’entraînement là où vous l’avez laissé.

Les données d’entraînement et de validation du modèle sont disponibles dans votre espace de travail sous les noms X_train, X_test, y_train et y_test.

Utilisez les callbacks EarlyStopping() et ModelCheckpoint() pour pouvoir aller déguster un bocal de cookies pendant que votre ordinateur travaille !

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Instructions

Importez les callbacks EarlyStopping et ModelCheckpoint depuis tensorflow.keras.
Créez monitor_val_acc comme un callback EarlyStopping qui surveille 'val_accuracy', avec une patience de 3 époques.
Créez model_checkpoint comme un callback ModelCheckpoint, et sauvegardez le meilleur modèle sous le nom best_banknote_model.hdf5.
Entraînez votre modèle en fournissant une liste contenant les callbacks définis, et X_test et y_test comme données de validation.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Import the EarlyStopping and ModelCheckpoint callbacks
from tensorflow.____.____ import ____, ____

# Early stop on validation accuracy
monitor_val_acc = ____(monitor = ____, patience = ____)

# Save the best model as best_banknote_model.hdf5
model_checkpoint = ____(____, save_best_only = True)

# Fit your model for a stupid amount of epochs
h_callback = model.fit(X_train, y_train,
                    epochs = 1000000000000,
                    callbacks = [____, ____],
                    validation_data = (____, ____))

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IntermédiaireNiveau de compétence

4.8+

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Dans ce premier chapitre, vous serez initié aux réseaux de neurones : vous comprendrez quels types de problèmes ils peuvent résoudre et quand les utiliser. Vous construirez également plusieurs réseaux et sauverez la planète en entraînant un modèle de régression qui approxime l’orbite d’une météorite qui se rapproche de nous !

Exercise 1: Qu’est-ce que Keras ?Exercise 2: Décrire Keras Exercise 3: Utiliseriez-vous le deep learning ?Exercise 4: Votre premier réseau de neurones Exercise 5: Bonjour les réseaux !Exercise 6: Compter les paramètres Exercise 7: Reproduisez le modèle !Exercise 8: Survivre à l’impact d’une météorite Exercise 9: Spécifier un modèle Exercise 10: Entraînement Exercise 11: Prédire l’orbite !

À la fin de ce chapitre, vous saurez résoudre des problèmes binaires, multiclasse et multi-étiquettes avec des réseaux de neurones. Pour cela, vous vous attaquerez à des défis comme la détection de faux billets de dollars, l’identification de la personne qui a lancé une fléchette sur une cible, et la création d’un système intelligent pour arroser votre ferme. Vous saurez aussi tracer les métriques d’entraînement d’un modèle, arrêter l’entraînement et enregistrer vos modèles lorsqu’ils n’améliorent plus.

Exercise 1: Classification binaire Exercise 2: Explorer des billets de dollar Exercise 3: Un modèle de classification binaire Exercise 4: Ce billet d’un dollar est-il faux ?Exercise 5: Classification multi-classe Exercise 6: Un modèle multi-classes Exercise 7: Préparer votre jeu de données Exercise 8: Entraîner sur les lanceurs de fléchettes Exercise 9: Prédictions Softmax Exercise 10: Classification multi-étiquette Exercise 11: Une machine d’irrigation Exercise 12: Entraîner avec des étiquettes multiples Exercise 13: Callbacks Keras Exercise 14: Le callback d’historique Exercise 15: Arrêter précocement votre modèle Exercise 16: Une combinaison de callbacks

Exercice en cours

Dans les chapitres précédents, vous avez entraîné de nombreux modèles ! Vous allez maintenant apprendre à interpréter les courbes d’apprentissage pour comprendre vos modèles pendant l’entraînement. Vous visualiserez également les effets des fonctions d’activation, des tailles de lot et de la normalisation par lot. Enfin, vous verrez comment effectuer une optimisation automatique des hyperparamètres de vos modèles Keras avec sklearn.

Exercise 1: Courbes d’apprentissage Exercise 2: Apprendre les chiffres Exercise 3: Le modèle fait-il du surapprentissage ?Exercise 4: Avons-nous besoin de plus de données ?Exercise 5: Fonctions d’activation Exercise 6: Différentes fonctions d’activation Exercise 7: Comparer les fonctions d’activation Exercise 8: Comparer les fonctions d’activation II Exercise 9: Taille de lot et normalisation par lot Exercise 10: Modifier la taille des lots Exercise 11: Normalisation par lot d’un modèle familier Exercise 12: Effets de la normalisation par lot Exercise 13: Ajustement des hyperparamètres Exercise 14: Préparer un modèle pour l’optimisation Exercise 15: Ajuster les hyperparamètres du modèle Exercise 16: Entraîner avec validation croisée

Il est temps de découvrir des architectures plus avancées ! Vous créerez un autoencodeur pour reconstruire des images bruitées, visualiserez les activations d’un réseau de neurones convolutionnel, utiliserez des modèles profonds préentraînés pour classifier des images et en apprendrez davantage sur les réseaux récurrents et le traitement de texte en construisant un réseau qui prédit le mot suivant dans une phrase.

Exercise 1: Tenseurs, couches et autoencodeurs Exercise 2: Un flux de tenseurs Exercise 3: Séparation neuronale Exercise 4: Créer un autoencodeur Exercise 5: Débruitage comme un autoencodeur Exercise 6: Introduction aux CNN Exercise 7: Créer un modèle CNN Exercise 8: Observer les convolutions Exercise 9: Préparer votre image d’entrée Exercise 10: Utiliser un modèle du monde réel Exercise 11: Introduction aux LSTM Exercise 12: Prédiction de texte avec des LSTM Exercise 13: Créez votre modèle LSTM Exercise 14: Décoder vos prédictions Exercise 15: Testez votre modèle !Exercise 16: Vous avez terminé !