tf.keras.callbacks.EarlyStopping

Останавливает обучение, когда отслеживаемая метрика перестаёт улучшаться.

Наследуется от: Callback

tf.keras.callbacks.EarlyStopping(
    monitor='val_loss',
    min_delta=0,
    patience=0,
    verbose=0,
    mode='auto',
    baseline=None,
    restore_best_weights=False,
    start_from_epoch=0
)

Используется в блокнотах

Предположим, что цель обучения — минимизировать потери. В этом случае отслеживаемой метрикой будет 'loss', а режимом — 'min'. Цикл обучения model.fit() в конце каждой эпохи проверяет, перестали ли уменьшаться потери, учитывая min_delta и patience, если применимо. Как только обнаруживается, что потери больше не уменьшаются, для model.stop_training устанавливается значение True, и обучение завершается.

Отслеживаемая величина должна быть доступна в словаре logs. Чтобы обеспечить это, передайте потери или метрики в model.compile().

Пример:

callback = keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='loss',
                                              patience=3)
# This callback will stop the training when there is no improvement in
# the loss for three consecutive epochs.
model = keras.models.Sequential([keras.layers.Dense(10)])
model.compile(keras.optimizers.SGD(), loss='mse')
history = model.fit(np.arange(100).reshape(5, 20), np.zeros(5),
                    epochs=10, batch_size=1, callbacks=[callback],
                    verbose=0)
len(history.history['loss'])  # Only 4 epochs are run.
4

Методы

get_monitor_value

Просмотреть исходный код

get_monitor_value(
    logs
)

on_batch_begin

Просмотреть исходный код

on_batch_begin(
    batch, logs=None
)

Псевдоним для обратной совместимости с on_train_batch_begin.

on_batch_end

Просмотреть исходный код

on_batch_end(
    batch, logs=None
)

Псевдоним для обратной совместимости с on_train_batch_end.

on_epoch_begin

Просмотреть исходный код

on_epoch_begin(
    epoch, logs=None
)

Вызывается в начале эпохи.

Подклассам следует переопределить этот метод, чтобы выполнять необходимые действия. Эта функция должна вызываться только в режиме TRAIN.

on_epoch_end

Просмотреть исходный код

on_epoch_end(
    epoch, logs=None
)

Вызывается в конце эпохи.

Подклассам следует переопределить этот метод, чтобы выполнять необходимые действия. Эта функция должна вызываться только в режиме TRAIN.

on_predict_batch_begin

Просмотреть исходный код

on_predict_batch_begin(
    batch, logs=None
)

Вызывается в начале пакета в методах predict.

Подклассам следует переопределить этот метод, чтобы выполнять необходимые действия.

Обратите внимание: если аргумент steps_per_execution метода compile в Model имеет значение N, этот метод будет вызываться только через каждые N пакетов.

on_predict_batch_end

Просмотреть исходный код

on_predict_batch_end(
    batch, logs=None
)

Вызывается в конце пакета в методах predict.

Подклассам следует переопределить этот метод, чтобы выполнять необходимые действия.

Обратите внимание: если аргумент steps_per_execution метода compile в Model имеет значение N, этот метод будет вызываться только через каждые N пакетов.

on_predict_begin

Просмотреть исходный код

on_predict_begin(
    logs=None
)

Вызывается в начале предсказания.

Подклассам следует переопределить этот метод, чтобы выполнять необходимые действия.

on_predict_end

Просмотреть исходный код

on_predict_end(
    logs=None
)

Вызывается в конце предсказания.

Подклассам следует переопределить этот метод, чтобы выполнять необходимые действия.

on_test_batch_begin

Просмотреть исходный код

on_test_batch_begin(
    batch, logs=None
)

Вызывается в начале пакета в методах evaluate.

Также вызывается в начале пакета проверки в методах fit, если предоставлены данные проверки.

Подклассам следует переопределить этот метод, чтобы выполнять необходимые действия.

Обратите внимание: если аргумент steps_per_execution метода compile в Model имеет значение N, этот метод будет вызываться только через каждые N пакетов.

on_test_batch_end

Просмотреть исходный код

on_test_batch_end(
    batch, logs=None
)

Вызывается в конце пакета в методах evaluate.

Также вызывается в конце пакета проверки в методах fit, если предоставлены данные проверки.

Подклассам следует переопределить этот метод, чтобы выполнять необходимые действия.

Обратите внимание: если аргумент steps_per_execution метода compile в Model имеет значение N, этот метод будет вызываться только через каждые N пакетов.

on_test_begin

Просмотреть исходный код

on_test_begin(
    logs=None
)

Вызывается в начале оценки или проверки.

Подклассам следует переопределить этот метод, чтобы выполнять необходимые действия.

on_test_end

Просмотреть исходный код

on_test_end(
    logs=None
)

Вызывается в конце оценки или проверки.

Подклассам следует переопределить этот метод, чтобы выполнять необходимые действия.

on_train_batch_begin

Просмотреть исходный код

on_train_batch_begin(
    batch, logs=None
)

Вызывается в начале обучающего пакета в методах fit.

Подклассам следует переопределить этот метод, чтобы выполнять необходимые действия.

Обратите внимание: если аргумент steps_per_execution метода compile в Model имеет значение N, этот метод будет вызываться только через каждые N пакетов.

on_train_batch_end

Просмотреть исходный код

on_train_batch_end(
    batch, logs=None
)

Вызывается в конце обучающего пакета в методах fit.

Подклассам следует переопределить этот метод, чтобы выполнять необходимые действия.

Обратите внимание: если аргумент steps_per_execution метода compile в Model имеет значение N, этот метод будет вызываться только через каждые N пакетов.

on_train_begin

Просмотреть исходный код

on_train_begin(
    logs=None
)

Вызывается в начале обучения.

Подклассам следует переопределить этот метод, чтобы выполнять необходимые действия.

on_train_end

Просмотреть исходный код

on_train_end(
    logs=None
)

Вызывается в конце обучения.

Подклассам следует переопределить этот метод, чтобы выполнять необходимые действия.

set_model

Просмотреть исходный код

set_model(
    model
)

set_params

Просмотреть исходный код

set_params(
    params
)