ПочатиПочніть безкоштовно

Раннє зупинення моделі

Зворотний виклик раннього зупинення корисний тим, що дає змогу припинити тренування моделі, якщо після заданої кількості епох показники більше не поліпшуються. Щоб скористатися цією можливістю, потрібно передати зворотний виклик у список до параметра callbacks методу .fit().

model, яку ви побудували для виявлення фальшивих доларових купюр, уже завантажено для тренування — цього разу з раннім зупиненням. Також доступні X_train, y_train, X_test та y_test.

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до Deep Learning з Keras

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Імпортуйте зворотний виклик EarlyStopping з tensorflow.keras.callbacks.
  • Визначте зворотний виклик: відстежуйте 'val_accuracy' з patience у 5 епох.
  • Натренуйте вашу модель, використовуючи зворотний виклик раннього зупинення.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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= ____)
Редагувати та запускати код