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

ćwiczenie

Trenowanie modelu z walidacją

W tym ćwiczeniu nauczysz się, jak trenować model neuronowego tłumaczenia maszynowego z krokiem walidacji.

Do dyspozycji masz model nmt stworzony w poprzednim rozdziale. Będziesz trenować go na zdaniach angielskich i francuskich pobranych z repozytorium GitHub Udacity. Z poprzedniego ćwiczenia masz dostęp do treningowych tekstów angielskich (tr_en) i francuskich (tf_fr) oraz walidacyjnych tekstów angielskich (v_en) i francuskich (v_fr).

Trenowanie modelu zajmuje trochę czasu, więc uruchomienie kodu może potrwać nieco dłużej.

Instrukcje

100 XP
  • Utwórz dane walidacyjne, przekształcając v_en i v_fr za pomocą funkcji sents2seqs.
  • Pobierz odpowiednio przekształconą paczkę danych wejściowych i wyjściowych, używając funkcji sents2seqs.
  • Użyj danych wejściowych (en_x) i wyjściowych (de_y), aby wytrenować model nmt na pojedynczej paczce danych.
  • Użyj v_en_x i v_de_y wraz z valid_size jako batch_size, aby ocenić model nmt i uzyskać dokładność walidacji.