1.early_stopping = 定义一个回调函数(EarlyStopping, 指定监控指标 为val_loss,指定patience为200,指定verbose为1)
时间: 2024-03-16 17:44:31 浏览: 14
在深度学习模型训练过程中,我们经常会使用 Early Stopping 技术来防止模型过拟合。在 Keras 中,我们可以通过 EarlyStopping 回调函数来实现这个技术。
具体来说,"early_stopping" 可以按照以下方式定义为一个回调函数:
```python
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=200, verbose=1)
```
这里,我们首先从 Keras 中导入 EarlyStopping 回调函数。然后,我们通过设置 "monitor" 参数为 "val_loss" 来指定需要监控的指标,也就是验证集上的损失值。如果这个指标在连续的 200 个 epoch 中没有改善,就会触发 Early Stopping 技术,停止模型训练。最后,我们将 "verbose" 参数设置为 1,表示在触发 Early Stopping 时会输出一条信息。
注意,"early_stopping" 只是定义了一个回调函数,还需要在模型训练时将其作为参数传入 fit() 函数中,例如:
```python
model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[early_stopping], epochs=1000)
```
这里,我们将 "early_stopping" 回调函数作为 callbacks 参数传入 fit() 函数中,以便在训练过程中使用 Early Stopping 技术。