earlystopping patience 100 exceeded, stopping training.

"earlystopping patience 100 exceeded, stopping training." 这句话是在机器学习领域中经常出现的一个警告，意思是模型训练遇到了早停止（Early Stopping）的条件，即在一定时间内模型性能没有进一步提升时停止训练。

这句话中的"patience 100"表示设置的容忍度为100，意味着如果连续100个epoch（训练迭代轮数）模型性能都没有改善，就会触发早停止机制。

早停止是一种防止模型过拟合（Overfitting）的常用策略。在训练过程中，我们通过监控验证集（Validation Set）的评估指标（如准确率、损失等）来判断模型的性能。当在连续一定数量的epoch中，验证集指标没有改善时，说明模型已经无法继续提升性能，此时就可以提前停止训练，以避免浪费时间和计算资源。

在这个例子中，经过100个epoch后，模型的性能没有进一步提升，因此早停止被触发，训练被停止了。

早停止的设置需要根据具体情况进行调整。如果设置的patience值较小，可能会过早停止训练，导致模型没有充分学习；而设置过大的patience值可能会导致模型过拟合。因此，需要根据训练过程中的验证集指标变化情况和对模型性能的要求来合理设置早停止的条件。

总之，"earlystopping patience 100 exceeded, stopping training." 这句话表示模型在训练过程中连续100个epoch内性能没有改善，因此触发了早停止机制，停止了训练。

相关问题

early stopping patience作用

Early stopping patience是一种训练深度学习模型时常用的技术，它用于避免过拟合并提高模型的泛化能力。具体而言，它指定了一个阈值，当模型在验证集上的性能在指定的次数内没有显著提高时，就提前结束模型的训练，以免模型继续训练而导致过拟合，从而使模型在未知数据上的性能下降。

from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping

这是一个在使用TensorFlow的Keras API进行深度学习模型训练时可以使用的回调函数。EarlyStopping回调函数可以帮助我们在训练过程中监测指定的指标，如果指标在一定的轮数内没有改善，就停止训练，从而避免过拟合。调用方法为:

early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5)
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), callbacks=[early_stopping])

其中，monitor参数指定了要监测的指标，如训练集损失值（loss）或验证集损失值（val_loss）等；patience参数指定了连续多少轮指标没有改善时停止训练。