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

Question

Я пытаюсь обучить модель распознавать определенные теги на изображениях.Я попытался использовать 1-часовую бесплатную версию, и через час обучение закончилось.Результаты оказались не такими точными, как хотелось бы, поэтому я сделал решающий шаг и выбрал опцию, в которой не определялся конкретный срок обучения модели.

В настоящее время он показывает «видение тренировки».Модель классификации "и" Обучение может занять от 15 минут до нескольких часов или более, в зависимости от назначенных вычислительных часов. В то же время вы можете закрыть это окно. По завершении обучения вы получите электронное письмо. "

Это былоработает более 24 часов.Google взимает 20 долларов США за каждый учебный час, поэтому я хотел бы узнать, есть ли способ узнать, сколько времени потребуется, чтобы полностью обучить модель.

Я использую ее, используя 2594 изображения только с одной меткой.

Я понимаю, что Google AutoML Vision все еще находится на стадии бета-тестирования, но в настоящее время нет способа узнать, как долго продлится это обучение.У меня ограниченный бюджет, поэтому я остановлю тренировку, если она превысит время, - но я все равно хотел бы знать, было ли это близко к завершению.

Answer 1

время, необходимое для обучения вашей модели, будет полностью зависеть и варьироваться в зависимости от объема данных, включенных в ваш набор данных, и точности, требуемой для вашей модели;поэтому я думаю, что невозможно определить количество часов, необходимых для завершения этапа обучения.В документации GCP о ценах упоминается следующее предложение:

Многие клиенты считают, что одного часа достаточно для создания экспериментальной модели и использования дополнительных часов обучения для повышения точности до уровня производства.

Примечание: имейте в виду, что точность вашей модели, как правило, зависит от того, как долго вы позволяете ей тренироваться, и от качества набора тренировочных данных.

С другой стороны, если у вас есть конкретный бюджет для вашей модели, рекомендуется использовать параметр бюджет обучения , чтобы указать количество часов обучения для использования;Таким образом, AutoML Vision может гарантировать, что фактическое время обучения будет меньше или равно бюджету обучения.Я предлагаю вам взглянуть на учебное пособие AutoML Vision API , где вы можете найти пример использования свойства модель обучения .

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