Validação de modelos

Introdução a Deep Learning em Python

Dan Becker

Data Scientist and contributor to Keras and TensorFlow libraries

Validação em deep learning

  • Use validação hold-out com mais frequência que cross-validation

  • Deep learning é comum em conjuntos grandes

  • Um único score de validação já usa muitos dados e é confiável

  • Repetir o treino na cross-validation leva muito tempo

Introdução a Deep Learning em Python

Validação de modelos

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(predictors, target, validation_split=0.3)

Epoch 1/10
89648/89648 [=====] - 3s - loss: 0.7552 - acc: 0.5775 - val_loss: 0.6969 - val_acc: 0.5561
Epoch 2/10
89648/89648 [=====] - 4s - loss: 0.6670 - acc: 0.6004 - val_loss: 0.6580 - val_acc: 0.6102
...
Epoch 8/10
89648/89648 [=====] - 5s - loss: 0.6578 - acc: 0.6125 - val_loss: 0.6594 - val_acc: 0.6037
Epoch 9/10
89648/89648 [=====] - 5s - loss: 0.6564 - acc: 0.6147 - val_loss: 0.6568 - val_acc: 0.6110
Epoch 10/10
89648/89648 [=====] - 5s - loss: 0.6555 - acc: 0.6158 - val_loss: 0.6557 - val_acc: 0.6126
Introdução a Deep Learning em Python

Early stopping

from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping

early_stopping_monitor = EarlyStopping(patience=2)

model.fit(predictors, target, validation_split=0.3, epochs=20, 
          callbacks = [early_stopping_monitor])
Introdução a Deep Learning em Python

Saída do early stopping

Treine em 89648 amostras, valide em 38421 amostras
Epoch 1/20
89648/89648 [====] - 5s - loss: 0.6550 - acc: 0.6151 - val_loss: 0.6548 - val_acc: 0.6151
Epoch 2/20
89648/89648 [====] - 6s - loss: 0.6541 - acc: 0.6165 - val_loss: 0.6537 - val_acc: 0.6154
...
Epoch 8/20
89648/89648 [====] - 6s - loss: 0.6527 - acc: 0.6181 - val_loss: 0.6531 - val_acc: 0.6160
Epoch 9/20
89648/89648 [====] - 7s - loss: 0.6524 - acc: 0.6176 - val_loss: 0.6513 - val_acc: 0.6172
Epoch 10/20
89648/89648 [====] - 6s - loss: 0.6527 - acc: 0.6176 - val_loss: 0.6549 - val_acc: 0.6134
Epoch 11/20
89648/89648 [====] - 6s - loss: 0.6522 - acc: 0.6178 - val_loss: 0.6517 - val_acc: 0.6169
Introdução a Deep Learning em Python

Experimentação

  • Teste arquiteturas diferentes
  • Mais camadas
  • Menos camadas
  • Camadas com mais nós
  • Camadas com menos nós
  • Bons modelos exigem experimentação
Introdução a Deep Learning em Python

Vamos praticar!

Introdução a Deep Learning em Python

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