python - 有没有一种方法可以在 Keras 中仅在第一个，比如说，100 个纪元之后实现提前停止

Question

我的拟合函数是非凸的，因此损失函数有时会在改善之前恶化。鉴于此，我想使用提前停止，但只能在前 100 个或更多时期之后使用。到目前为止我有这个:

# Early stopping
ES = [EarlyStopping(monitor='val_loss',patience=100,verbose=1,mode='auto')]

# fit model
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=1000,batch_size=50,verbose=2,shuffle=True,validation_split=.1,callbacks=ES)

不幸的是，拟合在 10 个左右的 epoch 后很早就停止了。我想等到第 100 个纪元开始提前停止。有任何想法吗？除了提前停止之外的任何建议也很受欢迎。

Answer 1

如果您使用 patience=100，您的训练不应在第 100 轮之前停止。但是，如果您想要一个短暂的 patience 但又希望它稍后开始，你可以使用 colllin 描述的方法。如果您想要进一步自定义，您始终可以定义自己的回调，此处使用 EarlyStopping 作为父回调。为了您的目的，您只需要重写初始化器和找到的 on_epoch_end 方法 here :

class CustomStopper(keras.callbacks.EarlyStopping):
    def __init__(self, monitor='val_loss',
             min_delta=0, patience=0, verbose=0, mode='auto', start_epoch = 100): # add argument for starting epoch
        super(CustomStopper, self).__init__()
        self.start_epoch = start_epoch

    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        if epoch > self.start_epoch:
            super().on_epoch_end(epoch, logs)

您只需将要监视标准的最早纪元提供给初始化程序，并在从父类调用函数之前检查条件。