Kom igångKom igång gratis

Avbryt träningen i förtid

Callback-funktionen för tidig avstängning är användbar eftersom den låter dig avbryta modellträningen om den inte längre förbättras efter ett visst antal epoker. För att använda den här funktionen behöver du skicka in callback-funktionen i en lista till modellens callback-parameter i .fit()-metoden.

Den model du byggde för att identifiera falska dollarsedlar är inläst och redo att tränas, den här gången med tidig avstängning. X_train, y_train, X_test och y_test finns också tillgängliga.

Den här övningen är en del av kursen

Introduktion till djupinlärning med Keras

Visa kurs

Övningsinstruktioner

  • Importera callback-funktionen EarlyStopping från tensorflow.keras.callbacks.
  • Definiera en callback som övervakar 'val_accuracy' med ett patience-värde på 5 epoker.
  • Träna din modell med callback-funktionen för tidig avstängning.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# 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= ____)
Redigera och kör kod