机器学习PAI中DSSM向量召回模型拆分导出类型有三种(best、final和latest),这个latest是什么含义?latest是不是和final一个含义,有没有特殊用法
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在机器学习的PAI平台中,DSSM向量召回模型拆分导出的三种类型(best、final和latest)的含义如下:
1.Best:这是指最佳模型,即在训练过程中表现最好的模型。
2.Final:这是指最终模型,即在训练过程中最后确定的模型。
3.Latest:这是指最新模型,即在训练过程中最新保存的模型。
关于latest和final是否相同,一般来说,final和best模型都是在训练结束后根据一定的评估指标选择的,而latest模型则是在训练过程中最新保存的模型,可能并不是最优的模型,但包含最新的训练信息。
具体来说,如果训练过程中有新的改进或者数据更新,latest模型可能是这些更改之后的最新模型。在一些情况下,latest模型可能被用作后续实验或分析的起点,因为它包含了最新的训练信息。
因此,latest和final在某些情况下可能会有不同的用途。具体使用哪种类型要根据实际需求和情况而定。
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在阿里云机器学习PAI平台上,针对模型的保存与加载,不同的模型版本通常有几种类型的标记,如best
、final
和latest
:
-
best
:通常是指在验证集上取得最佳性能的模型权重文件。在训练过程中,每当验证指标改善时,模型都会被保存为“best”模型。 -
final
:通常是指训练流程结束时最后保存的模型,不论其验证性能是否最优。这意味着无论训练是否提前停止或是达到预定的最大迭代次数,final
模型都是训练流程最后一个时刻的状态。 -
latest
:这个词一般指的是最新保存的模型,它不一定是性能最好的,也不一定是训练过程的最终状态。但在实际应用中,latest
可能指代的是最后一次更新或者保存时的模型版本,它反映了模型训练到目前为止的最新进展。
在PAI环境中,latest
模型可能意味着你在训练过程中周期性保存的最新模型权重,这对于需要监控模型训练过程、调试或者是增量训练等场景特别有用,因为它总是反映着训练流程最新的那次迭代结果。不过,具体到PAI中DSSM向量召回模型的latest
版本的确切含义,还需要参考阿里云PAI官方文档或具体项目中的设定来理解。在某些情况下,latest
和final
可能在特定上下文中具有相同的含义,特别是在没有额外保存步骤的情况下,final
即为整个训练过程结束时的latest
模型。但如果存在动态保存或者持续训练的场景,两者则有所区别。
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在机器学习PAI中,DSSM向量召回模型拆分导出类型有三种:best、final和latest。其中,best和final的含义比较明确,分别表示最优模型和最终模型。而latest则表示最新的模型。
一般来说,latest类型的导出是在训练过程中,每个迭代步骤都会导出一次模型,这样可以帮助用户了解模型在训练过程中的变化情况。而best和final类型的导出则是在训练结束后,根据一定的评估标准选择最优模型进行导出。
所以,latest并不和final有相同的含义,它表示的是训练过程中最新的模型。在实际使用中,用户可以根据需要选择导出类型。
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latest就是训练的时候带evaluator的话,每次评估完都会导出一个latest的ckpt的,一般默认keep最新的5个。但是很少用,导出训练时的checkpoint意义不大。 ,此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”
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