VisszaállításA modell súlyainak újbóli létrehozásaparaméterek · 341. szám · keras-teamkeras · GitHub

Hozzászólások

Link másolása Idézet válasz

visszaállítása

felipefariax kommentálta 2015. július 6

Nagyon jó lenne egy modellt visszaállítani vagy újra inicializálni, hogy újra alkalmazható legyen az egyes rétegek súlyainak inicializálása. Ez hasznos lehet, ha ugyanazt a modellarchitektúrát többször is futtatnunk kell bizonyos mutatók, például pontosság, precizitás, visszahívás stb. Ha ugyanazt a modellt kell újra lefordítanunk minden egyes futás során, sok időt veszítünk.

Példámban rákeresést kell lefuttatnom néhány hiperparamáról, és 30-szor ki kell értékelnem a modellt. Minden újrafordítás körülbelül 1 másodpercet vett igénybe.

Kitaláltam egy ilyen megoldást:

def reset_model (modell):
a model.layers réteghez:
ha hasattr (réteg, 'init'):
init = getattr (réteg, 'init')
new_weights = init (layer.get_weights () [0]. Shape) .get_value ()
torzítás = shared_zeros (layer.get_weights () [1]. Shape) .get_value ()
layer.set_weights ([new_weights, bias])

Mit gondolsz?

A szöveg frissítése sikeres volt, de a következő hibákat tapasztaltuk:

wxs kommentálta 2015. július 6

Ez nem működik néhány olyan modell esetében, amely rendelkezik extra inicializálóval, például a belső_init a visszatérő modellekben.

Csak ugyanazzal a súlyra állíthat vissza (ahelyett, hogy véletlenszerűen újra inicializálna)

majd később csinál

de hasznos lehet egy inicializáló függvény hozzáadása.