tf.estimator.experimental.stop_if_no_decrease_hook

Создаёт хук для остановки, если метрика не уменьшается в течение заданного максимального количества шагов.

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

Пример использования:

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

Примечание: текущая реализация поддерживает раннее прерывание как для обучения, так и для оценки в локальном режиме. В распределённом режиме обучение можно остановить, но оценка (если она выполняется на отдельном узле) будет бесконечно ждать новых контрольных точек модели для оценки, поэтому вам потребуются другие средства для обнаружения и остановки. Ранняя остановка оценки в распределённом режиме требует изменений в train_and_evaluate API и будет рассмотрена в будущей версии.