2

在这里继续进行一些实验，我感兴趣的是看看如何继续训练大众模型。

我首先运行它并保存了模型。

vw -d housing.vm --loss_function squared -f housing2.mod --invert_hash readable.housing2.mod

检查可读模型：

Version 7.7.0
Min label:0.000000
Max label:50.000000
bits:18
0 pairs: 
0 triples: 
rank:0
lda:0
0 ngram: 
0 skip: 
options:
:0
 ^AGE:104042:0.020412
 ^B:158346:0.007608
 ^CHAS:102153:1.014402
 ^CRIM:141890:0.016158
 ^DIS:182658:0.278865
 ^INDUS:125597:0.062041
 ^LSTAT:170288:0.028373
 ^NOX:165794:2.872270
 ^PTRATIO:223085:0.108966
 ^RAD:232476:0.074916
 ^RM:2580:0.330865
 ^TAX:108300:0.002732
 ^ZN:54950:0.020350
Constant:116060:2.728616

如果我继续使用另外两个示例（在 housing_2.vm 中）训练模型，请注意，ZN 和 CHAS 的值为零：

27.50 |  CRIM:0.14866 ZN:0.00 INDUS:8.560 CHAS:0 NOX:0.5200 RM:6.7270 AGE:79.90 DIS:2.7778 RAD:5 TAX:384.0 PTRATIO:20.90 B:394.76 LSTAT:9.42
26.50 |  CRIM:0.11432 ZN:0.00 INDUS:8.560 CHAS:0 NOX:0.5200 RM:6.7810 AGE:71.30 DIS:2.8561 RAD:5 TAX:384.0 PTRATIO:20.90 B:395.58 LSTAT:7.67

如果加载保存的模型并继续训练，则这些零值特征中的系数似乎会丢失。我做错了什么还是这是一个错误？

vw -d housing_2.vm --loss_function squared -i housing2.mod --invert_hash readable.housing3.mod

readable.housing3.mod 的输出：

Version 7.7.0
Min label:0.000000
Max label:50.000000
bits:18
0 pairs: 
0 triples: 
rank:0
lda:0
0 ngram: 
0 skip: 
options:
:0
 ^AGE:104042:0.023086
 ^B:158346:0.008148
 ^CRIM:141890:1.400201
 ^DIS:182658:0.348675
 ^INDUS:125597:0.087712
 ^LSTAT:170288:0.050539
 ^NOX:165794:3.294814
 ^PTRATIO:223085:0.119479
 ^RAD:232476:0.118868
 ^RM:2580:0.360698
 ^TAX:108300:0.003304
Constant:116060:2.948345
4

1 回答 1

2

如果您想以流畅的方式继续从保存的状态中学习，您必须使用该--save_resume选项。

有 3 种根本不同类型的“状态”可以保存到vw“模型”文件中：

  1. 权重向量（回归量）很明显。这就是模型本身。
  2. 不变的参数，如版本vw（以确保版本之间并不总是保留的二进制兼容性）、向量中的位数 ( -b) 和模型类型
  3. 在学习过程中动态变化的状态。该子集包括学习和衰减率等参数，这些参数在每个示例的学习过程中逐渐变化，示例编号本身等。

只--save_resume保存最后一组。

--save_resume 不是默认值，因为它有开销，并且在大多数用例中不需要它。例如，如果您保存一个模型以进行多次预测而不进行学习 ( -t)，则无需保存状态的第三个子集。

所以，我相信在你的特殊情况下，你想使用--save_resume.

总是存在错误的可能性，特别是因为vw支持如此多的选项（最后计数大约 100 个），这些选项通常是相互依赖的。一些选项组合有意义，而另一些则没有。对大约 2^100 个可能的选项组合进行完整性检查有点不切实际。如果您发现错误，请在 github 上打开一个问题。在这种情况下，请确保使用完整的示例（完整数据和命令行），以便重现您的问题。

2014-09-20 更新（在 github 上打开问题后，谢谢！）： 0 值特征“消失”的原因（不是真正从模型中，而只是从--invert_hash输出中）是 1）--invert_hash从未设计用于多个通过，因为将原始特征名称保留在哈希表中，会产生很大的性能开销 2) 缺失的特征是那些具有零值的特征，它们将被丢弃。模型本身仍应具有任何先前通过的非零权重的特征。由于实施原因，修复这种不一致过于复杂且成本高昂，并且会违背vw快速制作的首要动机，尤其是对于最有用/最常见的用例。不管怎样，谢谢你的报告，我也从中学到了一些新东西。

于 2014-09-16T20:54:10.593 回答