ImageClassificationTrainer.EarlyStopping 类

定义

命名空间:

Microsoft.ML.Vision

程序集:

Microsoft.ML.Vision.dll

包:

Microsoft.ML.Vision v2.0.0

监视数量停止改进时，早期停止功能会停止训练。 在 tensorflow/python/keras/callbacks.py#L1143 之后 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/00fad90125b18b80fe054de1055770cfb8fe4ba3/ 建模

public sealed class ImageClassificationTrainer.EarlyStopping

type ImageClassificationTrainer.EarlyStopping = class

Public NotInheritable Class ImageClassificationTrainer.EarlyStopping

继承

Object

ImageClassificationTrainer.EarlyStopping

构造函数

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

监视数量停止改进时，早期停止功能会停止训练。 在 tensorflow/python/keras/callbacks.py#L1143 之后 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/00fad90125b18b80fe054de1055770cfb8fe4ba3/ 建模

属性

CheckIncreasing	监视的数量是否要增加 (例如。准确性，CheckIncreasing = true) 或减少 (例如。丢失，CheckIncreasing = false) 。
MinDelta	要被视为改进的受监视数量中的最小更改。
Patience	在停止训练之前，没有连续看到任何改进之后等待的纪元数。

方法

ShouldStop(ImageClassificationTrainer+TrainMetrics)

要在每一个纪元结束时调用，以检查训练是否应停止。 对于增加指标 (例如：准确性) ，如果指标停止增加，则如果指标的值在“耐心”数内不会增加，则停止训练。 对于减少指标 (例如：丢失) ，如果指标的值在“耐心”的纪元数内不减少，则停止训练。 小于“minDelta”的指标值的任何更改都不会被视为更改。