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モデルの早期終了（Early stopping）

Early stopping コールバックは、一定のエポック数のあいだ改善が見られなくなったら学習を止められる便利な機能です。この機能を使うには、.fit() メソッドの callbacks パラメータに、コールバックをリストで渡します。

偽札を検出するために作成した model は、今回 Early stopping を使って学習できるように読み込まれています。X_train、y_train、X_test、y_test も利用可能です。

この演習はコースの一部です

Kerasで学ぶIntroduction to Deep Learning

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演習の手順

  • tensorflow.keras.callbacks から EarlyStopping コールバックをインポートします。
  • 'val_accuracy' を監視し、patience を 5 エポックに設定したコールバックを定義します。
  • Early stopping コールバックを使ってモデルを学習します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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= ____)
コードを編集して実行