keras 中的早期停止回调

【问题标题】：Early Stop callback in keraskeras 中的早期停止回调
【发布时间】：2020-09-16 16:09:41
【问题描述】：

如何通过 keras 中的回调有效地停止训练模型的拟合过程？到目前为止，我已经尝试了各种方法，包括下面的一种。

class EarlyStoppingCallback(tf.keras.callbacks.Callback):
    def __init__(self, threshold):
        super(EarlyStoppingCallback, self).__init__()
        self.threshold = threshold

    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        accuracy = logs["accuracy"]
        if accuracy >= self.threshold:
            print("Stopping early!")
            self.model.stop_training = True

回调已执行，但 self.model.stop_training = True 似乎没有效果。打印成功，但模型继续训练。知道如何解决这个问题吗？我的张量流版本是：张量流==1.14.0

【问题讨论】：

你能分享一下你的代码minimum reproducible example

标签： keras callback early-stopping

【解决方案1】：

您可能受到以下问题的影响：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/37587。

简而言之 - 每当调用 model.predict 或 model.evaluate 时，model.stop_training 都会重置为 False。我能够使用您的 EarlyStoppingCallback 重现此行为，然后是另一个回调，该回调在某些固定数据集上调用 model.predict。

解决方法是将调用model.predict 或model.evaluate 的回调放在任何可能想要将model.stop_training 设置为True 的回调之前。看起来这个问题在 TF 2.2 中也得到了修复。

【讨论】：

谢谢 :)，这很有见地。问题可以立即解决。