loss Archives - BUA Labs

Schedule Hyperparameter ในการเทรน Machine Learning เทรนโมเดล Deep Neural Network ด้วย Learning Rate ไม่คงที่ One Cycle – Neural Network ep.13

hyperparameter learning rate scheduler cosine function

หลังจากที่ใน ep ก่อน เราได้ใช้ LR_Find Callback หา Learning Rate ที่ดีที่สุดได้แล้ว แล้วเราจะนำมาใช้อย่างไร Learning Rate ถือว่าเป็นหนึ่งใน Hyperparameter ที่สำคัญที่สุดในการเทรน Machine Learning มีแนวคิดจากหลากหลาย Paper ที่ว่า ในแต่ละ State ของการเทรน Deep Neural Network นั้นต้องการ Hyperparameter ต่างกันไป แล้วเราจะ Schedule Hyperparameter ของเราได้อย่างไร

lr_find หา Learning Rate ที่ดีที่สุดในการเทรน Machine Learning โมเดล Deep Neural Network ด้วย Callback – Neural Network ep.12

Gradient descent with small (top) and large (bottom) learning rates. Source: Andrew Ng’s Machine Learning course on Coursera

จาก ep ก่อน เราได้รู้จัก Hyperparameter ที่สำคัญที่สุดในการเทรน Machine Learning ชื่อ Learning Rate แต่ปัญหาคือ ถ้าเรากำหนดค่า Learning น้อยไปก็ทำให้เทรนได้ช้า แต่ถ้ามากเกินไปก็ทำให้ไม่ Converge หรืออาจจะ Error ไปเลย แล้วเราจะมีวิธีใด ที่จะหาค่า Learning Rate ที่ดีที่สุด มาใช้เทรน Deep Neural Network ของเรา

ตัวอย่าง Callback ในการเทรน Machine Learning คำนวน Metrics, Recorder บันทึก Loss, Learning Rate – Neural Network ep.11

Metrics ของโมเดล เช่น Accuracy, Training Loss, Validation Loss

จาก ep ที่แล้ว ที่เราประยุกต์ใช้ Callback กับ Training Loop ในการเทรน Machine Learning ด้วยอัลกอริทึม Gradient Descent สร้างเป็น Runner Class ที่มี Callback ในทุก ๆ Event ที่เป็นไปได้ ในการเทรน Deep Neural Network แล้วเราจะใช้ประโยชน์จาก ระบบ Callback อันแสนยืดหยุ่นนี้ อย่างไรได้บ้าง ใน ep นี้เราจะมาดูตัวอย่างการสร้าง Callback แบบง่าย ๆ แต่มีประโยชน์ คือการ คำนวน Metrics และ บันทึกค่า Loss, Learning Rate