Zacznij terazZacznij za darmo

Wczesne zatrzymywanie modelu

Callback wczesnego zatrzymywania (early stopping) jest bardzo przydatny – pozwala zatrzymać trening modelu, gdy ten przestaje się poprawiać przez określoną liczbę epok. Aby skorzystać z tej funkcji, musisz przekazać callback wewnątrz listy do parametru callbacks metody .fit().

Model zbudowany do wykrywania fałszywych banknotów dolarowych jest gotowy do treningu, tym razem z zastosowaniem wczesnego zatrzymywania. Do dyspozycji masz również X_train, y_train, X_test i y_test.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Wprowadzenie do uczenia głębokiego z Keras

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Zaimportuj callback EarlyStopping z tensorflow.keras.callbacks.
  • Zdefiniuj callback, który monitoruje 'val_accuracy' z wartością patience równą 5 epokom.
  • Wytrenuj model, używając callbacku wczesnego zatrzymywania.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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= ____)
Edytuj i uruchom kod