Есть ли способ узнать приблизительное время обучения модели в Google AutoML Vision?

Я пытаюсь обучить модель распознавать определенные теги на изображениях. Я попробовал использовать 1-часовую бесплатную версию, и через час обучение закончилось. Результаты оказались не такими точными, как хотелось бы, поэтому я сделал решительный шаг и выбрал вариант, который не определял конкретный временной лимит для обучения модели.

В настоящее время отображается «модель классификации тренировочного зрения» и «Обучение может занять от 15 минут до нескольких часов или более, в зависимости от назначенных вычислительных часов. А пока вы можете закрыть это окно. Когда обучение будет завершено, вам будет отправлено электронное письмо. . "

Он работает уже более 24 часов. Google взимает 20 долларов за час обучения, поэтому я хотел бы знать, есть ли способ узнать, сколько времени потребуется для полного обучения модели.

Я использую 2594 изображения только с одиночными метками.

Я понимаю, что Google AutoML Vision все еще находится в стадии бета-тестирования, но в настоящее время невозможно узнать, как долго продлится это обучение. У меня строгий бюджет, поэтому я остановлю обучение, если оно превысит установленное время, но мне все равно хотелось бы знать, близится ли он к завершению.


google-cloud-vision google-cloud-automl
person Jay Song    schedule 04.01.2019    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
5
arrow_downward

Время, необходимое для обучения вашей модели, будет полностью зависеть от объема данных, включенных в ваш набор данных, и требуемой точности для вашей модели; поэтому я думаю, что невозможно определить количество часов, необходимых для завершения фазы обучения. В документации по ценам GCP упоминается следующее предложение:

Многие клиенты считают, что одного часа достаточно, чтобы построить экспериментальную модель, и использовать дополнительные часы обучения, чтобы повысить точность до производственного уровня.

Примечание. Имейте в виду, что точность вашей модели обычно зависит от того, как долго вы даете ей тренироваться, и от качества набора обучающих данных.

С другой стороны, если у вас есть определенный бюджет для вашей модели, рекомендуется использовать параметр бюджет обучения, чтобы указать количество используемых часов обучения; Таким образом, AutoML Vision может гарантировать, что фактическое время обучения будет меньше или равно бюджету обучения. Предлагаю вам ознакомиться с руководством AutoML Vision API, в котором вы можно найти пример использования свойства обучающая модель.

Кроме того, важно отметить, что при обучении модели час вычислений представляет внутреннее использование вычислений, что означает, что это время может не точно соответствовать фактическому часу на часах, как указано в Стоимость обучения. Исходя из этого, я рекомендую вам учитывать этот аспект при расчете бюджета, чтобы избежать его превышения.

person Armin_SC    schedule 04.01.2019
comment
Таким образом, AutoML Vision может гарантировать, что фактическое время обучения будет меньше или равно бюджету обучения. - Я думаю, что сейчас это не так. Вчера я продлил тренировку еще на 2 пользовательских часа, и это все еще продолжается с 10 часов. Также при запросе операции обработки через API поле progressPercent отображается под metadata только после полного завершения обучения. - person Philipp Möhler; 11.01.2019
comment
(даже если вы считаете это утверждение фактическим часом на часах :-( Но я думаю, что это улучшится, когда он перейдет в состояние, отличное от бета) - person Philipp Möhler; 11.01.2019