ImageClassificationTrainer.EarlyStopping Classe
Definição
Importante
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O recurso Parar Antecipadamente interrompe o treinamento quando a quantidade monitorada para de melhorar'. Modelado após https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/00fad90125b18b80fe054de1055770cfb8fe4ba3/ tensorflow/python/keras/callbacks.py#L1143
public sealed class ImageClassificationTrainer.EarlyStopping
type ImageClassificationTrainer.EarlyStopping = class
Public NotInheritable Class ImageClassificationTrainer.EarlyStopping
- Herança
-
ImageClassificationTrainer.EarlyStopping
Construtores
ImageClassificationTrainer.EarlyStopping(Single, Int32, ImageClassificationTrainer+EarlyStoppingMetric, Boolean) |
O recurso Parar Antecipadamente interrompe o treinamento quando a quantidade monitorada para de melhorar'. Modelado após https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/00fad90125b18b80fe054de1055770cfb8fe4ba3/ tensorflow/python/keras/callbacks.py#L1143 |
Propriedades
CheckIncreasing |
Se a quantidade monitorada deve estar aumentando (por exemplo, Precisão, CheckIncreasing = true) ou diminuição (por exemplo. Perda, CheckIncreasing = false). |
MinDelta |
Alteração mínima na quantidade monitorada a ser considerada como uma melhoria. |
Patience |
O número de épocas a aguardar após nenhuma melhoria é visto consecutivamente antes de interromper o treinamento. |
Métodos
ShouldStop(ImageClassificationTrainer+TrainMetrics) |
Para ser chamado no final de cada época para verificar se o treinamento deve parar. Para aumentar a métrica(por exemplo, precisão), se a métrica parar de aumentar, pare o treinamento se o valor da métrica não aumentar dentro do número de épocas de 'paciência'. Para diminuir a métrica(por exemplo, perda), pare o treinamento se o valor da métrica não diminuir dentro do número de épocas de 'paciência'. Qualquer alteração no valor da métrica menor que 'minDelta' não é considerada uma alteração. |