全エポック分のパラメータを保存したいと思っています。

現在、個人的に画像識別の深層学習をしようとしています。
ハイパーパラメータである「エポック」について今回質問したいと思い、投稿致しました。

こちらKerasになりますが、以下のようにエポックを引数に設定すると思います。

hist = model.fit(x_train, y_train, epochs=20, batch_size=5, verbose=1)

エポックは「一つの訓練データを何回繰り返して学習させるか」の回数だと思うのですが、全てのエポック、今回でしたら２０エポック分それぞれの学習パラメータ（＝特徴抽出成分＝中間層パラメータ）を抽出したいと考えています。

save_best_onlyという引数もあったりして最も精度が高いエポックの学習パラメータは抽出、保存できると思うのですが、全てのエポックの学習パラメータを抽出する方法やそのための引数は何か存在するのでしょうか？

Kerasやpytorchでありましたらご教授いただけますと幸いでございます。
どうぞよろしくお願い申し上げます。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

モデルの保存には、ModelCheckpointというコールバックを使用すると思いますが、
引数のfilepathには、epochやlossを埋め込んだファイル名を使用することが可能です。

kerasドキュメントに使用方法が記載されていますので、
なるべくドキュメントを見る癖をつけると良いでしょう。
[https://keras.io/ja/callbacks/]

python
1model_checkpoint = ModelCheckpoint(
2    filepath = './weights.{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.hdf5',
3    monitor='val_loss',
4    verbose=1,
5    save_best_only=False,
6    save_weights_only=False,
7    mode='min',
8    period=1,
9)
10
11history = model.fit(
12    x_train,
13    y_train,
14    epochs=10,
15    batch_size=512,
16    validation_data=(x_val, y_val),
17    verbose=1,
18    callbacks=[model_checkpoint]
19)

python
1# 下記のようなファイル名で保存される
2./weights.01-0.17.hdf5  # epoch:1, loss:0.17
3./weights.02-0.05.hdf5  # epoch:2, loss:0.05
4./weights.03-0.02.hdf5  # epoch:3, loss:0.02