TensorFlow मॉडल विश्लेषण के साथ मॉडल की गुणवत्ता में सुधार

परिचय

जब आप विकास के दौरान अपने मॉडल में बदलाव करते हैं, तो आपको यह जांचना होगा कि आपके परिवर्तन आपके मॉडल में सुधार कर रहे हैं या नहीं। केवल सटीकता की जाँच करना पर्याप्त नहीं हो सकता है। उदाहरण के लिए, यदि आपके पास किसी समस्या के लिए क्लासिफायरियर है जिसमें आपके 95% उदाहरण सकारात्मक हैं, तो आप हमेशा सकारात्मक भविष्यवाणी करके सटीकता में सुधार करने में सक्षम हो सकते हैं, लेकिन आपके पास बहुत मजबूत क्लासिफायर नहीं होगा।

अवलोकन

TensorFlow मॉडल विश्लेषण का लक्ष्य TFX में मॉडल मूल्यांकन के लिए एक तंत्र प्रदान करना है। TensorFlow मॉडल विश्लेषण आपको TFX पाइपलाइन में मॉडल मूल्यांकन करने और जुपिटर नोटबुक में परिणामी मीट्रिक और प्लॉट देखने की अनुमति देता है। विशेष रूप से, यह प्रदान कर सकता है:

  • संपूर्ण प्रशिक्षण और होल्डआउट डेटासेट के साथ-साथ अगले दिन के मूल्यांकन पर गणना की गई मीट्रिक
  • समय के साथ ट्रैकिंग मेट्रिक्स
  • विभिन्न फीचर स्लाइस पर मॉडल गुणवत्ता प्रदर्शन
  • यह सुनिश्चित करने के लिए मॉडल सत्यापन कि मॉडल लगातार प्रदर्शन बनाए रखता है

अगले कदम

हमारे टीएफएमए ट्यूटोरियल को आजमाएं।

समर्थित मेट्रिक्स और प्लॉट और संबंधित नोटबुक विज़ुअलाइज़ेशन के विवरण के लिए हमारे जीथब पेज को देखें।

स्टैंडअलोन पाइपलाइन में सेट अप करने के तरीके के बारे में जानकारी और उदाहरणों के लिए इंस्टॉलेशन और आरंभ करना मार्गदर्शिका देखें। याद रखें कि टीएफएमए का उपयोग टीएफएक्स में मूल्यांकनकर्ता घटक के भीतर भी किया जाता है, इसलिए ये संसाधन टीएफएक्स में भी आरंभ करने के लिए उपयोगी होंगे।