tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau

Снижение скорости обучения, когда метрика перестала улучшаться.

Наследуется от: Callback

tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(
    monitor='val_loss',
    factor=0.1,
    patience=10,
    verbose=0,
    mode='auto',
    min_delta=0.0001,
    cooldown=0,
    min_lr=0.0,
    **kwargs
)

Модели часто выигрывают от снижения скорости обучения в 2-10 раз после того, как обучение заходит в тупик. Этот вызов отслеживает величину, и если улучшения не наблюдается в течение заданного количества эпох «patience», скорость обучения уменьшается.

Пример:

reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.2,
                              patience=5, min_lr=0.001)
model.fit(x_train, y_train, callbacks=[reduce_lr])

Аргументы
`monitor`	Строка. Величина, которая отслеживается.
`factor`	Вещественное число. Фактор, на который будет уменьшена скорость обучения. `new_lr = lr * factor`.
`patience`	Целое число. Количество эпох без улучшений, после чего скорость обучения будет уменьшена.
`verbose`	Целое число. 0: тихо, 1: сообщения об обновлениях.
`mode`	Строка. Одна из `{'auto', 'min', 'max'}`. В режиме `'min'`, скорость обучения будет уменьшена, когда отслеживаемая величина перестанет убывать; в режиме `'max'` она будет уменьшена, когда отслеживаемая величина перестанет возрастать; в режиме `'auto'` направление автоматически определяется по имени отслеживаемой величины.
`min_delta`	Вещественное число. Порог для измерения нового оптимума, чтобы сосредоточиться только на значительных изменениях.
`cooldown`	Целое число. Количество эпох ожидания, прежде чем возобновить нормальную работу после уменьшения скорости обучения.
`min_lr`	Вещественное число. Нижняя граница скорости обучения.

Атрибуты
`model`

Методы

`in_cooldown`

Посмотреть исходный код

in_cooldown()

`on_batch_begin`

Посмотреть исходный код

on_batch_begin(
    batch, logs=None
)

Псевдоним обратной совместимости для on_train_batch_begin.

`on_batch_end`

Посмотреть исходный код

on_batch_end(
    batch, logs=None
)

Псевдоним обратной совместимости для on_train_batch_end.

`on_epoch_begin`

Посмотреть исходный код

on_epoch_begin(
    epoch, logs=None
)

Вызывается в начале эпохи.

Подклассы должны переопределять для выполнения любых действий. Эта функция должна вызываться только во время режима TRAIN.

Аргументы
`epoch`	Целое число, индекс эпохи.
`logs`	Словарь. В настоящее время данные для этого метода не передаются, но это может измениться в будущем.

`on_epoch_end`

Посмотреть исходный код

on_epoch_end(
    epoch, logs=None
)

Вызывается в конце эпохи.

Аргументы

epoch Целое число, индекс эпохи.

logs Словарь, результаты метрики для этой эпохи обучения и для эпохи валидации, если выполняется валидация. Ключи результатов валидации имеют префикс val_. Для эпохи обучения возвращаются значения метрик Model. Пример: {'loss': 0.2, 'accuracy': 0.7}.

`on_predict_batch_begin`

Посмотреть исходный код

on_predict_batch_begin(
    batch, logs=None
)

Вызывается в начале пакета в методах predict.

Подклассы должны переопределять для выполнения любых действий.

Обратите внимание, что если аргумент steps_per_execution к compile в Model установлен в N, этот метод будет вызываться каждые N пакеты.

Аргументы
`batch`	Целое число, индекс пакета в текущей эпохе.
`logs`	Словарь. В настоящее время данные для этого метода не передаются, но это может измениться в будущем.

`on_predict_batch_end`

Посмотреть исходный код

on_predict_batch_end(
    batch, logs=None
)

Вызывается в конце пакета в методах predict.

Подклассы должны переопределять для выполнения любых действий.

Аргументы
`batch`	Целое число, индекс пакета в текущей эпохе.
`logs`	Словарь. Агрегированные результаты метрики до этого пакета.

`on_predict_begin`

Посмотреть исходный код

on_predict_begin(
    logs=None
)

Вызывается в начале предсказания.

Подклассы должны переопределять для выполнения любых действий.

Аргументы
`logs`	Словарь. В настоящее время данные для этого метода не передаются, но это может измениться в будущем.

`on_predict_end`

Посмотреть исходный код

on_predict_end(
    logs=None
)

Вызывается в конце предсказания.

Подклассы должны переопределять для выполнения любых действий.

Аргументы
`logs`	Словарь. В настоящее время данные для этого метода не передаются, но это может измениться в будущем.

`on_test_batch_begin`

Посмотреть исходный код

on_test_batch_begin(
    batch, logs=None
)

Вызывается в начале пакета в методах evaluate.

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

Подклассы должны переопределять для выполнения любых действий.

Аргументы
`batch`	Целое число, индекс пакета в текущей эпохе.
`logs`	Словарь. В настоящее время данные для этого метода не передаются, но это может измениться в будущем.

`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 валидации в методах fit, если предоставлены данные валидации.

Подклассы должны переопределять этот метод для выполнения любых действий.

Обратите внимание, что если аргумент steps_per_execution для compile в Model установлен в значение N, этот метод будет вызываться только через каждые N пакетов.

Аргументы
`batch`	Целое число, индекс пакета в текущей эпохе.
`logs`	Словарь. Агрегированные результаты метрик до этого пакета.

`on_test_begin`

Просмотреть исходный код

on_test_begin(
    logs=None
)

Вызывается в начале оценки или валидации.

Подклассы должны переопределять этот метод для выполнения любых действий.

Аргументы
`logs`	Словарь. В данный момент для этого метода данные не передаются в этот аргумент, но это может измениться в будущем.

`on_test_end`

Просмотреть исходный код

on_test_end(
    logs=None
)

Вызывается в конце оценки или валидации.

Подклассы должны переопределять этот метод для выполнения любых действий.

Аргументы
`logs`	Словарь. В данный момент для этого метода в этот аргумент передается вывод последнего вызова `on_test_batch_end()`, но это может измениться в будущем.

`on_train_batch_begin`

Просмотреть исходный код

on_train_batch_begin(
    batch, logs=None
)

Вызывается в начале тренировочного пакета в методах fit.

Подклассы должны переопределять этот метод для выполнения любых действий.

Обратите внимание, что если аргумент steps_per_execution для compile в Model установлен в значение N, этот метод будет вызываться только через каждые N пакеты.

Аргументы
`batch`	Целое число, индекс пакета в текущей эпохе.
`logs`	Словарь. В данный момент для этого метода данные не передаются в этот аргумент, но это может измениться в будущем.

`on_train_batch_end`

Просмотреть исходный код

on_train_batch_end(
    batch, logs=None
)

Вызывается в конце тренировочного пакета в методах fit.

Подклассы должны переопределять этот метод для выполнения любых действий.

Аргументы
`batch`	Целое число, индекс пакета в текущей эпохе.
`logs`	Словарь. Агрегированные результаты метрик до этого пакета.

`on_train_begin`

Просмотреть исходный код

on_train_begin(
    logs=None
)

Вызывается в начале обучения.

Подклассы должны переопределять этот метод для выполнения любых действий.

Аргументы
`logs`	Словарь. В данный момент для этого метода данные не передаются в этот аргумент, но это может измениться в будущем.

`on_train_end`

Просмотреть исходный код

on_train_end(
    logs=None
)

Вызывается в конце обучения.

Подклассы должны переопределять этот метод для выполнения любых действий.

Аргументы
`logs`	Словарь. В данный момент для этого метода в этот аргумент передается вывод последнего вызова `on_epoch_end()`, но это может измениться в будущем.

`set_model`

Просмотреть исходный код

set_model(
    model
)

`set_params`

Просмотреть исходный код

set_params(
    params
)

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/callbacks/ReduceLROnPlateau