Для создания графика обучения модели нужно следить за метриками качества модели во время обучения, такими как точность, потери, F1-мера и т.д.
1. Соберите данные о метриках качества во время обучения модели. Эти данные могут быть получены во время обучения модели с помощью инструментов мониторинга, таких как TensorBoard, или сохранены внутренними средствами вашего фреймворка машинного обучения.
2. Постройте график, отображающий изменение метрик качества модели в ходе обучения. На графике на оси x отложены эпохи или итерации обучения, а на оси y – значения метрики качества.
3. Интерпретация полученной информации:
- Если на графике значение метрики качества уменьшается по мере обучения, это может значить, что модель переобучается. В этом случае можно принять меры, такие как регуляризация модели или уменьшение сложности модели.
- Если на графике значение метрики качества остается стабильным или растет, это свидетельствует о хорошей обучаемости модели.
- Также полезно обратить внимание на скорость обучения модели – как быстро она достигает оптимальных значений метрик качества.
График кривой обучения модели поможет вам понять, как модель учится на имеющихся данных, и принять необходимые коррективы для улучшения ее качества.