Каковы возможные причины того, что обучение модели машинного обучения прерывается без ошибки, и как можно решить эту проблему?

Question

Jackson

python , машинное-обучение

Каковы возможные причины того, что обучение модели машинного обучения прерывается без ошибки, и как можно решить эту проблему?

Почему обучение модели машинного обучения с использованием keras на шаге №63 прерывается без ошибки при использовании большого значения batch_size (например, 64), но проходит успешно при уменьшении batch_size до 16? Как можно исправить эту проблему, чтобы обучение было эффективным с сохранением большего значения batch_size? Я пишу код на сайте Kaggle, используя GPU P100.

25 сентября 2023 г. 13:47

Ответы на вопрос 2

Похожие вопросы

Answer 1

Есть несколько возможных причин, по которым обучение модели машинного обучения может прерваться без ошибки:

1. Недостаточно ресурсов: Если вашей модели не хватает памяти или GPU-мощности для обработки больших значений batch_size, обучение может быть прервано без ошибки. В этом случае уменьшение batch_size может помочь, так как модели требуется меньше памяти для обработки каждой партии данных.

2. Некорректные или несбалансированные данные: Если ваши данные имеют проблемы, такие как отсутствие разнообразия, несбалансированность классов или наличие выбросов, это может привести к прерыванию обучения. В этом случае вам может потребоваться предобработка данных или изменение архитектуры модели.

3. Слишком высокий learning rate: Если learning rate слишком велик, модель может расходиться и обучение прервется без ошибки. В этом случае попробуйте уменьшить learning rate или использовать адаптивный метод его оптимизации, например, Adam.

Чтобы исправить проблему с прерыванием обучения с большим значением batch_size, вы можете применить несколько решений:

1. Увеличьте количество доступной памяти или мощности GPU. Если это возможно, вы можете использовать более мощную машину или попытаться использовать оптимизацию памяти, такую как графовое ядро TensorFlow или более эффективные алгоритмы оптимизации блочной памяти.

2. Используйте генератор данных и потоковую передачу данных вместо загрузки всех данных в память одновременно. Это может помочь уменьшить требования к памяти и позволит вам использовать больший batch_size.

3. Используйте техники оптимизации памяти, такие как сжатие матриц, вычисление значений на лету или уменьшение точности данных, чтобы уменьшить потребление памяти.

4. Если у вас есть возможность использовать несколько GPU, попробуйте распределить обучение модели между несколькими устройствами.

5. Измените архитектуру модели, чтобы уменьшить требования к памяти. Например, вы можете использовать более легкую модель или уменьшить количество слоев и параметров.

Наконец, стоит отметить, что слишком большой batch_size может быть неэффективным в терминах времени обучения, особенно если данные не хорошо сбалансированы или содержат выбросы. Размер batch_size обычно выбирают исходя из доступных ресурсов и характеристик данных.

Answer 2

Я также читал эту книгу, она действительно замечательная. Ты запускал ее в колабе? У тебя там отключены сообщения об ошибках или предупреждениях? Если да, то остается только экспериментировать. Попробуй изменить learning rate. Или поменять тип оптимизатора. Например, увеличь в два раза batch_size и увеличь также learning rate. Вероятно, сходимости не происходит или происходит очень медленно. И возможно, это вызывает зависание или остановку записи в блокноте. В любом случае, попробуй увеличить learning rate линейно с ростом batch после того, как попробуешь в колабе.