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모델에 조기 종료 적용하기

Early stopping 콜백은 지정한 에폭 수 동안 개선이 없으면 모델 학습을 멈출 수 있어 유용해요. 이 기능을 사용하려면 .fit() 메서드의 callbacks 매개변수에 콜백을 리스트로 전달해야 해요.

가짜 달러 지폐를 탐지하기 위해 만들었던 model이 이미 로드되어 있으며, 이번에는 early stopping을 적용해 학습해 볼 거예요. X_train, y_train, X_test, y_test도 준비되어 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Keras로 시작하는 딥 러닝

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연습 안내

  • tensorflow.keras.callbacks에서 EarlyStopping 콜백을 임포트하세요.
  • 'val_accuracy'를 모니터링하고 patience를 5 에폭으로 설정해 콜백을 정의하세요.
  • 조기 종료 콜백을 사용해 모델을 학습하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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= ____)
코드 편집 및 실행