如何在 Python 中编写 Earlystopping 函数答案

【问题标题】：How to write a earlystopping function in Python如何在 Python 中编写 Earlystopping 函数
【发布时间】：2021-05-03 23:01:44
【问题描述】：

我的损失是这样的：

loss = np.sum(np.square(A-B))

如何编写像 Keras 一样执行“earlystopping”的帮助函数？

目的：

如果损失上升或波动不大，那么我们停止并获得A 和B。

【问题讨论】：

标签： python-3.x numpy machine-learning neural-network

【解决方案1】：

我查看了 Keras 资源并找到了 EarlyStopping 的代码。我做了自己的回调，基于它：

class EarlyStoppingByLossVal(Callback):
    def __init__(self, monitor='val_loss', value=0.00001, verbose=0):
        super(Callback, self).__init__()
        self.monitor = monitor
        self.value = value
        self.verbose = verbose

    def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
        current = logs.get(self.monitor)
        if current is None:
            warnings.warn("Early stopping requires %s available!" % self.monitor, RuntimeWarning)

        if current < self.value:
            if self.verbose > 0:
                print("Epoch %05d: early stopping THR" % epoch)
            self.model.stop_training = True

及用法：

callbacks = [
    EarlyStoppingByLossVal(monitor='val_loss', value=0.00001, verbose=1),
    # EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=2, verbose=0),
    ModelCheckpoint(
        kfold_weights_path, monitor='val_loss', save_best_only=True, 
        verbose=0
    )
]
model.fit(
    X_train.astype('float32'), Y_train,
    batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch,
    shuffle=True, verbose=1, validation_data=(X_valid, Y_valid),
    callbacks=callbacks
)

【讨论】：

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