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, ...)

Ограничение: текущая реализация поддерживает раннюю остановку как для обучения, так и для оценки в локальном режиме. В распределённом режиме обучение может быть остановлено, но оценка (где это отдельная задача) будет бесконечно ждать новых контрольных точек модели для оценки, поэтому вам потребуются другие средства для её обнаружения и остановки. Ранняя остановка оценки в распределённом режиме требует изменений в train_and_evaluate API и будет рассмотрена в будущей версии.