ImageClassificationTrainer.EarlyStopping クラス

定義

名前空間:

Microsoft.ML.Vision

アセンブリ:

Microsoft.ML.Vision.dll

パッケージ:

Microsoft.ML.Vision v2.0.0

早期停止機能は、監視された数量が改善を停止するとトレーニングを停止します。 tensorflow/python/keras/callbacks.py#L1143 をモデル化https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/00fad90125b18b80fe054de1055770cfb8fe4ba3/

public sealed class ImageClassificationTrainer.EarlyStopping

type ImageClassificationTrainer.EarlyStopping = class

Public NotInheritable Class ImageClassificationTrainer.EarlyStopping

継承

Object

ImageClassificationTrainer.EarlyStopping

コンストラクター

ImageClassificationTrainer.EarlyStopping(Single, Int32, ImageClassificationTrainer+EarlyStoppingMetric, Boolean)

早期停止機能は、監視された数量が改善を停止するとトレーニングを停止します。 tensorflow/python/keras/callbacks.py#L1143 をモデル化https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/00fad90125b18b80fe054de1055770cfb8fe4ba3/

プロパティ

CheckIncreasing	監視対象数量が増加するかどうか (例:精度、CheckIncreasing = true) または減少 (例:損失、CheckIncreasing = false)。
MinDelta	改善と見なされる監視対象数量の最小変更。
Patience	改善が行われませんが、トレーニングを停止するまでに待機するエポックの数が連続して表示されます。

メソッド

ShouldStop(ImageClassificationTrainer+TrainMetrics)

トレーニングを停止する必要があるかどうかを確認するために、エポックの最後に呼び出されます。 メトリックの増加 (例: 精度) の場合、メトリックの増加が停止した場合、メトリックの値が "忍耐" エポック数内で増加しない場合はトレーニングを停止します。 メトリックの減少 (例: 損失) の場合、"忍耐" エポック数内でメトリックの値が減少しない場合はトレーニングを停止します。 "minDelta" 未満のメトリックの値の変更は、変更とは見なされません。