Cómo escribir bucles de entrenamiento personalizados en Keras con GradientTape
En este articulo de Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial y ciberseguridad, describimos como implementar bucles de entrenamiento personalizados en Keras usando GradientTape y tf.function
La potencia de los bucles de entrenamiento customizados radica en el control detallado de las fases de forward y backward permitiendo optimizaciones avanzadas y soporte para arquitecturas complejas como redes generativas antagónicas o GAN
Para comenzar importamos TensorFlow con un modulo tf y configuramos el optimizador que puede ser Adam o cualquier otro adecuado para nuestra tarea
Definimos nuestra funcion de entrenamiento donde dentro de tffunction envolvemos el cálculo del gradiente con GradientTape y actualizamos los pesos manualmente garantizando eficiencia y trazabilidad del grafo de computo
El siguiente paso consiste en iterar sobre los datos de entrenamiento en lotes aplicando la función definida obteniendo métricas de perdida y precisión que adaptamos a casos de uso reales
En el caso de entrenamiento de GAN se definen funciones de entrenamiento separadas para generador y discriminador y se alternan actualizaciones para lograr un equilibrio estable garantizando resultados de calidad
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