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03 de Agosto, 2023

Aplicando Stochastic Weight Averaging (SWA) com PyTorch

Por Douglas Almeida

A técnica de Stochastic Weight Averaging (SWA) tem se mostrado uma abordagem eficaz para melhorar a generalização de modelos de aprendizado de máquina, especialmente em tarefas complexas de visão computacional e processamento de linguagem natural. Este post oferece um guia passo a passo sobre como implementar o SWA em seus projetos utilizando PyTorch, uma das bibliotecas mais populares para aprendizado de máquina.

1. O Que é SWA?

SWA é uma técnica de otimização que melhora a generalização do modelo ao calcular a média de múltiplos pontos no espaço de pesos obtidos ao longo do treinamento, ao invés de usar apenas o ponto final. Essa abordagem tende a encontrar uma solução mais “suave” e generalizável.

2. Pré-requisitos

Antes de começar, certifique-se de que você tem PyTorch instalado em seu ambiente. Se você ainda não instalou o PyTorch, pode seguir as instruções apresentada no post “Como instalar Pytorch”.

3. Implementando SWA com PyTorch

Vamos dividir o processo em etapas claras para facilitar a compreensão e implementação.

Etapa 1: Preparando o Modelo e os Dados

Inicialmente, você deve ter um modelo definido e um conjunto de dados pronto para treinamento. Aqui, vamos assumir que você já tem um modelo PyTorch ('model') e um DataLoader ('train_loader') configurados para o seu conjunto de dados de treinamento.

import torch
from torch import nn, optim
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader

# Defina seu modelo aqui
model = ...

# DataLoader de exemplo
train_loader = DataLoader(...)
Etapa 2: Configurando o Otimizador e o SWA

O PyTorch oferece um módulo de otimização SWA através de 'torch.optim.swa_utils'. Você precisará configurar um otimizador base (como SGD ou Adam) e então envolvê-lo com o otimizador SWA.

# Configurando o otimizador base
base_optimizer = SGD(model.parameters(), lr=0.01)
optimizer = torch.optim.swa_utils.SWALR(base_optimizer, swa_lr=0.05)

# Envolvendo o modelo com SWA
swa_model = AveragedModel(model)
Etapa 3: Treinamento com SWA

Durante o treinamento, você segue o procedimento padrão de treinamento até alcançar o ponto em que deseja começar a aplicar o SWA (geralmente nas últimas épocas).

from torch.optim.swa_utils import update_bn

def train(model, loader, optimizer, epoch_count):
       model.train()
       for epoch in range(epoch_count):
             for inputs, targets in loader:
                   optimizer.zero_grad()
                   outputs = model(inputs)
                   loss = loss_fn(outputs, targets)
                   loss.backward()
                   optimizer.step()

             # Atualize os pesos SWA a partir desta época
             if epoch >= epoch_count - 10: # Exemplo: Inicie o SWA nas últimas 10 épocas
                  swa_model.update_parameters(model)
                  SWALR.step()

      # Atualize o BatchNorm antes de usar o modelo para inferência
      update_bn(loader, swa_model)
      return swa_model
Etapa 4: Avaliação e Uso do Modelo

Após o treinamento, você pode avaliar o desempenho do seu modelo SWA da mesma forma que faria com qualquer modelo PyTorch.

swa_model.eval()
# Realize a avaliação do modelo

Conclusão

O SWA é uma técnica poderosa para melhorar a generalização de modelos de aprendizado profundo. Com PyTorch, a implementação do SWA é direta, graças às utilidades fornecidas pela biblioteca. Experimente o SWA em seus projetos para ver como ele pode melhorar a performance dos seus modelos em tarefas de aprendizado de máquina.

Lembre-se de que a escolha de quando começar a aplicar o SWA e os parâmetros específicos pode variar dependendo do seu problema e conjunto de dados. Portanto, experimentar com diferentes configurações é crucial para alcançar os melhores resultados.