#callback #fast-ai #custom-training
#обратный вызов #fast-ai #пользовательское обучение
Вопрос:
В fastai во время обучения показатель потери проверки и оценки вычисляется каждую эпоху, и лучшая эпоха сохраняется, если мы используем обратный вызов SaveModelCallback(). Однако мы могли бы увеличить частоту этого процесса и оценивать метрику после каждых n шагов (например. ваш размер пакета: 32, 64 и т. Д.), Чтобы лучше уловить момент, когда модель начинает перегружаться. Это очень легко использовать в репозиториях, таких как detectron2, с помощью класса BestCheckpointer. Есть идеи о том, как реализовать такой обратный вызов в fastai? для справки это обсуждалось на этом форуме, но никаких решений получено не было