tf.estimator.experimental.stop_if_no_increase_hook

Создаёт хук для остановки, если метрика не увеличивается в течение заданного максимального числа шагов.

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

Пример использования:

estimator = ...
# Hook to stop training if accuracy does not increase in over 100000 steps.
hook = early_stopping.stop_if_no_increase_hook(estimator, "accuracy", 100000)
train_spec = tf.estimator.TrainSpec(..., hooks=[hook])
tf.estimator.train_and_evaluate(estimator, train_spec, ...)

Примечание: текущая реализация поддерживает прерывание обучения и оценки в локальном режиме. В распределённом режиме обучение может быть прервано, но оценка (если это отдельная задача) будет бесконечно ждать новых контрольных точек модели для оценки, поэтому вам понадобятся другие средства для обнаружения и остановки. Прерывание оценки в распределённом режиме требует изменений в train_and_evaluate API и будет рассмотрено в будущей версии.