1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Tłumaczenie maszynowe z Keras
Connected

ćwiczenie

Trenowanie modelu z walidacją

W tym ćwiczeniu wytrenujemy model z użyciem techniki Teacher Forcing oraz przeprowadzisz krok walidacji. Model będzie trenowany przez wiele epok i iteracji. Na koniec każdej epoki uruchomisz krok walidacji i sprawdzisz wyniki.

Do dyspozycji masz en_text (zdania angielskie), fr_text (zdania francuskie), funkcję sents2seqs() oraz nmt_tf (skompilowany model). Wczytane są również dane treningowe tr_en i tr_fr oraz dane walidacyjne v_en i v_fr.

Instrukcje

100 XP
  • Wyodrębnij wejścia dekodera (wszystkie słowa z wyjątkiem ostatniego) oraz wyjścia dekodera (wszystkie słowa z wyjątkiem pierwszego) z de_xy.
  • Wytrenuj model na pojedynczej partii danych.
  • Utwórz wejścia i wyjścia dekodera na podstawie danych walidacyjnych – analogicznie do tego, jak zrobiłeś to dla danych treningowych.
  • Oceń model na zbiorze walidacyjnym, aby uzyskać stratę walidacyjną i dokładność.