Что вы знаете про юнит-тесты для моделей машинного обучения?
Юнит-тесты в ML никак не касаются проверок производительности модели. Они должны проверять качество кода. Например:
🔹Принимает ли модель на вход корректные данные или их представление?
🔹Корректен ли выход модели по форме?
🔹Действительно ли обновляются веса модели при обучении?
Тесты для ML-моделей не всегда строго следуют лучшим практикам стандартных юнит-тестов. Так, имитируются не все внешние вызовы. Здесь больше общего с интеграционными тестами.
Как имплементировать тесты в модели глубокого обучения? Вот примеры:
✔️Построить модель и сравнить размерность входных слоёв с размерностью в источнике данных. Затем сравнить размерность выходного слоя с ожидаемой.
✔️Инициализировать модель и записать веса каждого слоя. Затем обучить в течение одной эпохи на наборе фиктивных данных и сравнить новые веса со старыми. Нужно просто убедиться, что значения изменились.
✔️Обучите модель в течение одной эпохи на наборе фиктивных данных и проведите валидацию на таких же фиктивных данных. Необходимо убедиться, что предсказания получаются в ожидаемом формате.
#middle
Юнит-тесты в ML никак не касаются проверок производительности модели. Они должны проверять качество кода. Например:
🔹Принимает ли модель на вход корректные данные или их представление?
🔹Корректен ли выход модели по форме?
🔹Действительно ли обновляются веса модели при обучении?
Тесты для ML-моделей не всегда строго следуют лучшим практикам стандартных юнит-тестов. Так, имитируются не все внешние вызовы. Здесь больше общего с интеграционными тестами.
Как имплементировать тесты в модели глубокого обучения? Вот примеры:
✔️Построить модель и сравнить размерность входных слоёв с размерностью в источнике данных. Затем сравнить размерность выходного слоя с ожидаемой.
✔️Инициализировать модель и записать веса каждого слоя. Затем обучить в течение одной эпохи на наборе фиктивных данных и сравнить новые веса со старыми. Нужно просто убедиться, что значения изменились.
✔️Обучите модель в течение одной эпохи на наборе фиктивных данных и проведите валидацию на таких же фиктивных данных. Необходимо убедиться, что предсказания получаются в ожидаемом формате.
#middle