有没有办法在 CNTK 中进行提前停止和交叉验证？

Question

正如标题中所问的那样，我想知道是否有可能让模型在训练期间在误差足够低的情况下提前停止 epoch，这样我就可以避免过度拟合并在每个时期猜测正确的 epoch 数打电话。

This 是我在官方文档中找到的唯一东西，但它会在 Brainscript 中使用，我对此一无所知。我正在使用 Python 3.6 和 CNTK 2.6。

另外，有没有办法在 CNTK CNN 中执行交叉验证？这怎么可能？

提前致谢。

Answer 1

CrossValidationConfig 类告诉 CNTK 定期在验证数据集上评估模型，然后调用用户指定的回调函数，然后可用于更新学习率或返回 False 表示提前停止。

有关如何实现提前停止的示例：

1. test_session_cv_callback_early_exit functionhere
2. cntk.train.training_session 的源代码 here.

Answer 2

cntk 中没有任何用于提前停止的本机实现。对于交叉验证，您可以查找 CrossValidationConfig