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Early stopping del tuo modello

La callback di early stopping è utile perché ti permette di interrompere l'addestramento del modello se non migliora più dopo un certo numero di epoche. Per usarla, devi passare la callback all'interno di una lista al parametro delle callback nel metodo .fit().

Il model che hai costruito per rilevare le banconote false è già caricato e pronto per l'addestramento, questa volta con l'early stopping. X_train, y_train, X_test e y_test sono disponibili per te.

Questo esercizio fa parte del corso

Introduzione al Deep Learning con Keras

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Istruzioni dell'esercizio

  • Importa la callback EarlyStopping da tensorflow.keras.callbacks.
  • Definisci una callback che monitori 'val_accuracy' con una patience di 5 epoche.
  • Addestra il modello usando la callback di early stopping.

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# 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= ____)
Modifica ed esegui il codice