Evaluación de Modelos de Aprendizaje Automático en PyTorch

¿Cómo evaluamos el desempeño de un modelo?

Para evaluar efectivamente el desempeño de un modelo de machine learning, es crucial contar con una función de evaluación bien diseñada. Este proceso es fundamental para determinar qué tan exitosamente nuestro modelo ha aprendido de los datos de entrenamiento y cómo puede aplicarse a datos no vistos. A continuación, desglosaremos el desarrollo de una función de evaluación, explorando cada paso importante.

¿Cuál es la estructura básica de la función de evaluación?

Al igual que en el caso de la función de entrenamiento, la función de evaluación requiere ciertos componentes esenciales:

1. Modo de evaluación del modelo: Primero, se debe colocar el modelo en modo de evaluación. Esto se logra mediante el método model.eval(), asegurando que el modelo no se ajuste aún más a los datos.

2. Variables clave para el seguimiento del desempeño: Definimos variables para llevar un registro de la precisión de época (Epoch Accuracy), el conteo total de ejemplos (Total Count) y las pérdidas acumuladas de la época.

3. Desactivación del gradiente: En este modo, los cálculos de gradiente no son necesarios ya que no estamos ajustando peso alguno, solo evaluando.

4. Bucle de enumeración sobre el Data Loader: Utilizamos enumerate para iterar sobre los datos, obteniendo el índice, la etiqueta, el texto, y los offsets de cada ejemplo.

¿Cómo se realizan las predicciones y se calculan las métricas?

Una vez configuradas las bases, procedemos con la parte central de la función:

• Predicciones del modelo: Utilizamos las entradas (texto, offsets) para hacer predicciones con el modelo.

• Cálculo de la pérdida y la precisión:

  • La pérdida se calcula al pasar las predicciones y etiquetas reales a una función de pérdida llamada Criterio.
  • La precisión se mide contando cuántas predicciones coinciden con las etiquetas reales. Utilizamos la operación de máximo para obtener la predicción más probable y la comparamos con las etiquetas.

¿Cómo se actualizan y devuelven los resultados?

Al finalizar la iteración sobre el conjunto de datos, necesitamos calcular los resultados finales:

• Acumulación de métricas: Sumamos las pérdidas y precisiones de cada batch para obtener el total de la época.

• Cálculo de promedios: Calculamos la precisión promedio dividiendo la sumatoria de precisión entre el número total de ejemplos. Hacemos lo mismo para la pérdida.

• Retorno de resultados: Finalmente, la función devuelve los promedios de precisión y pérdida, proporcionando una visión clara y concisa de cómo se desempeñó el modelo.

Consideraciones adicionales

• Revisión de indentación y nombres de variables: Es importante cuidar la indentación para asegurar el correcto funcionamiento de la función. Las variables deben tener nombres consistentes y correcta escritura para evitar errores.

• Definición pendiente de la función de criterio: Aunque en esta etapa aún no se ha definido la función de pérdida, se planea desarrollar en pasos sucesivos.

Con esta guía, desarrollamos una función de evaluación robusta, impulsándonos un paso más cerca de un entrenamiento eficiente y efectivo. A medida que avanzamos, continuaremos explorando elementos cruciales como hiperparámetros, función de pérdida, optimización y preparación de datos. ¡La siguiente clase promete llevarnos aún más cerca de nuestros objetivos de machine learning!