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我正在尝试进行一些二元分类，并使用 Keras 的 EarlyStopping 回调。但是，我对patience参数有疑问。
在 documentation据说
patience: number of epochs with no improvement after which training will be stopped.
但我发现它的行为方式不同。例如我设置了
EarlyStopping(monitor='val_loss', min_delta=0.0001, Patient=2, verbose=0, mode='auto')
结果如下:
val_loss: 0.6811
val_loss: 0.6941
val_loss: 0.6532
val_loss: 0.6546
val_loss: 0.6534
val_loss: 0.6489
val_loss: 0.6240
val_loss: 0.6285
val_loss: 0.6144
val_loss: 0.5921
val_loss: 0.5731
val_loss: 0.5956
val_loss: 0.5753
val_loss: 0.5977
训练停止后。据我所知，最后没有两个连续增加的损失值。有人可以解释一下这个参数现象吗？
最佳答案
损失连续三个更差，让我们看一下数字:
val_loss: 0.5921 < current best
val_loss: 0.5731 < current best
val_loss: 0.5956 < patience 1
val_loss: 0.5753 < patience 2
val_loss: 0.5977 < patience >2, stopping the training
您已经发现了最小增量参数，但我认为它太小，无法在此处触发(您已经偏离了 10 倍)。
关于machine-learning - Keras EarlyStopping 耐心参数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45028582/
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当我使用EarlyStopping时回调 Keras 是否保存了最佳模型 val_loss或者将模型保存在 save_epoch = [最佳时期 val_loss ] + YEARLY_STOPPIN
我正在使用 Keras 训练神经网络。我将 num_epochs 设置为一个较高的数字，并让 EarlyStopping 终止训练。 model = Sequential() model.add(De
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这是我的代码: from keras.callbacks import EarlyStopping model = Sequential() model.add(Dense(50, input_dim
我是将 keras 用于深度学习应用程序的新手。我正在尝试使用预先训练的模型执行二元分类。我在 google colab 中运行代码，其中 tensorflow 版本是 2.2.0-rc2 .以下是我
我是一名优秀的程序员,十分优秀！