tf.estimator.experimental.stop_if_higher_hook

Создаёт хук, останавливающий процесс, если заданный метрический показатель превышает порог.

tf.estimator.experimental.stop_if_higher_hook(
    estimator, metric_name, threshold, eval_dir=None, min_steps=0,
    run_every_secs=60, run_every_steps=None
)

Пример использования:

estimator = ...
# Hook to stop training if accuracy becomes higher than 0.9.
hook = early_stopping.stop_if_higher_hook(estimator, "accuracy", 0.9)
train_spec = tf.estimator.TrainSpec(..., hooks=[hook])
tf.estimator.train_and_evaluate(estimator, train_spec, ...)

Примечание: текущая реализация поддерживает раннее прерывание как обучения, так и оценки в локальном режиме. В распределённом режиме обучение может быть остановлено, но оценка (которая является отдельной задачей) будет неопределённо ждать новых контрольных точек модели для оценки, поэтому вам потребуются другие методы для обнаружения и остановки. Раннее прерывание оценки в распределённом режиме требует изменений в train_and_evaluate API и будет рассмотрено в будущих ревизиях.