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अपने मॉडल में early stopping

Early stopping callback उपयोगी है क्योंकि यह आपको मॉडल का training तब रोकने देता है जब दिए गए epochs की संख्या के बाद भी प्रदर्शन में सुधार नहीं होता. इस फ़ंक्शनैलिटी का उपयोग करने के लिए, आपको .fit() मेथड में मॉडल के callback पैरामीटर को एक सूची (list) के रूप में यह callback पास करना होगा.

आपने जो model नकली डॉलर बिल पहचानने के लिए बनाया था, वह इस बार early stopping के साथ train करने के लिए लोड किया गया है. X_train, y_train, X_test और y_test भी आपके उपयोग के लिए उपलब्ध हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Keras के साथ डीप लर्निंग परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • tensorflow.keras.callbacks से EarlyStopping callback इम्पोर्ट करें.
  • एक callback परिभाषित करें, 'val_accuracy' को monitor करें और patience 5 epochs रखें.
  • Early stopping callback का उपयोग करके अपना मॉडल train करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import the early stopping callback
from tensorflow.____.____ import ____

# Define a callback to monitor val_accuracy
monitor_val_acc = ____(monitor=____, 
                       patience=____)

# Train your model using the early stopping callback
model.____(____, ____, 
           epochs=1000, validation_data=____,
           callbacks= ____)
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