python - 如何在 Tensorflow 训练之间进行评估

Question

根据我对机器学习的理解(虽然我对此很陌生)，模型的评估需要在训练过程中进行。这将避免过度拟合或减少错误预测的可能性。

我尝试修改 Tensorflow 官方网站提供的鲍鱼示例以适合我的项目，但我发现代码仅在模型训练完成后进行一次评估。

这对我来说很奇怪，因为只有一次评估似乎使“评估阶段”毫无用处。换句话说，如果训练已经完成了，评估还有什么用呢？它无助于建立一个更好的模型，不是吗？

这是我的代码的一部分:

 nn = tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn, params=model_params, model_dir='/tmp/nmos_self_define')

  train_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
      x={"x": train_features_numpy},
      y=train_labels_numpy,
      batch_size = 1,
      num_epochs= 1,
      shuffle=True)

  # Train
  nn.train(input_fn=train_input_fn)

  test_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
      x={"x": test_features_numpy},
      y=test_labels_numpy,
      batch_size = 1,
      num_epochs= 1,
      shuffle=False)

  ev = nn.evaluate(input_fn=test_input_fn)
  print("Loss: %s" % ev["loss"])
  print("Root Mean Squared Error: %s" % ev["rmse"])    

而通过Tensorboard可视化的训练结果为:

如您所见，训练结束时仅进行了一次评估(蓝点)

虽然我不确定损失没有减少是否是因为缺乏评估，但我想知道如何操作代码以便在训练期间执行评估过程。

感谢您花时间阅读这个问题，我很乐意在概念上和代码方面对此进行讨论

Answer 1

Evaluation of a model needs to be done during the training process. This would avoid overfitting or reduce the possibility of bad predictions.

就其本身而言，训练时评估不会执行任何操作，但它允许运算符(operator)跟踪模型在以前从未见过的数据上的性能。然后您可以相应地调整超参数(例如学习率或正则化因子)。

I found out that the code only do evaluation ONCE after model training is done.

您提供的代码片段仅在训练一个周期后就运行评估。您应该对模型进行多个时期的训练，以获得更好的性能。

顺便说一句，您应该创建我们所说的“验证集”，它是训练数据的一小部分，算法不会在其上进行训练来进行训练评估。使用您当前的方法，您可能会过度拟合您的测试集。测试集只应很少使用来评估模型的真实泛化能力。