ImageClassificationTrainer.EarlyStopping 클래스

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML.Vision

어셈블리:

Microsoft.ML.Vision.dll

패키지:

Microsoft.ML.Vision v2.0.0

모니터링되는 수량 향상이 중지되면 조기 중지 기능이 학습을 중지합니다.' tensorflow/python/keras/callbacks.py#L1143 이후에 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/00fad90125b18b80fe054de1055770cfb8fe4ba3/ 모델링됨

public sealed class ImageClassificationTrainer.EarlyStopping

type ImageClassificationTrainer.EarlyStopping = class

Public NotInheritable Class ImageClassificationTrainer.EarlyStopping

상속

Object

ImageClassificationTrainer.EarlyStopping

생성자

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

모니터링되는 수량 향상이 중지되면 조기 중지 기능이 학습을 중지합니다.' tensorflow/python/keras/callbacks.py#L1143 이후에 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/00fad90125b18b80fe054de1055770cfb8fe4ba3/ 모델링됨

속성

CheckIncreasing	모니터링되는 수량이 증가할지 여부(예: 정확도, CheckIncreasing = true) 또는 감소(예: 손실, CheckIncreasing = false).
MinDelta	개선된 것으로 간주될 모니터링되는 수량의 최소 변경 내용입니다.
Patience	학습을 중지하기 전에 개선이 없는 후 기다릴 Epoch의 수가 연속적으로 표시됩니다.

메서드

ShouldStop(ImageClassificationTrainer+TrainMetrics)

모든 Epoch의 끝에서 호출하여 학습이 중지되어야 하는지 확인합니다. 메트릭 증가(예: 정확도)의 경우 메트릭 증가가 중지되면 메트릭 값이 Epoch의 '인내' 수 내에서 증가하지 않는 경우 학습을 중지합니다. 메트릭 감소(예: 손실)의 경우 메트릭 값이 Epoch의 '인내' 수 내에서 감소하지 않으면 학습을 중지합니다. 'minDelta' 미만의 메트릭 값 변경은 변경으로 간주되지 않습니다.