Спасибо! Дело в том, что Lobe использует не видеокарту, а процессор для тренировки, что ее замедляет и делает менее энергоэффективной. Кроме того, перетренировывается по-видимому вся нейросеть, а не только последние слои, что требует больше времени, хотя может дать более точную модель при достаточно большом количестве данных.
Хотя телефоны и не такие быстрыы, как десктопы, в Pocket AutoML видеоускоритель телефона используется через TensorFlow Lite GPU delegate, большая часть нейросети заморожена, что позволяет сильно ускорять тренировку.Чтобы не быть голословным, я в ближайшие дни сделаю бенчмарк по точности и времени тренировки на датасете из нескольких тысяч картинок.
Lobe (Intel® Core™ i7-7700HQ): время тренировки около 35 минут, точность на тестовой выборке 80%.
Pocket AutoML (Honor 10): время тренировки менее 7 минут, точность на тестовой выборке 76%. Заряд батареи уменьшился на 6%.
В процессе измерения скорости обнаружилось несколько проблем со скоростью тренировки, которые были исправлены в версии Pocket AutoML 1.3.6, результаты выше это уже с этими исправлениями.
Хорошая идея! Только как смартфон справляется с тренировкой моделей. Например lobe заставляет интеловский мак довольно сильно греться.
Спасибо! Дело в том, что Lobe использует не видеокарту, а процессор для тренировки, что ее замедляет и делает менее энергоэффективной. Кроме того, перетренировывается по-видимому вся нейросеть, а не только последние слои, что требует больше времени, хотя может дать более точную модель при достаточно большом количестве данных.
Хотя телефоны и не такие быстрыы, как десктопы, в Pocket AutoML видеоускоритель телефона используется через TensorFlow Lite GPU delegate, большая часть нейросети заморожена, что позволяет сильно ускорять тренировку.Чтобы не быть голословным, я в ближайшие дни сделаю бенчмарк по точности и времени тренировки на датасете из нескольких тысяч картинок.
Сделал бенчмарк на датасете из 4267 картинок и с 5 классами (виды цветов): https://www.kaggle.com/sourcerer/flowers-recognition-4267-train-50-test-split. Тестовая выборка 50 картинок (10 для каждого класса).
Lobe (Intel® Core™ i7-7700HQ): время тренировки около 35 минут, точность на тестовой выборке 80%.
Pocket AutoML (Honor 10): время тренировки менее 7 минут, точность на тестовой выборке 76%. Заряд батареи уменьшился на 6%.
В процессе измерения скорости обнаружилось несколько проблем со скоростью тренировки, которые были исправлены в версии Pocket AutoML 1.3.6, результаты выше это уже с этими исправлениями.