Early Stopping，Model 经历了多少个 epoch？答案

【问题标题】：Early Stopping, Model has gone through how many epochs?Early Stopping，Model 经历了多少个 epoch？
【发布时间】：2019-07-05 03:31:16
【问题描述】：

我正在使用 Keras。我正在训练我的神经网络并使用 Early Stopping。我的耐心是 10，验证损失最低的时期是 15。我的网络运行到 25 个时期并停止，但是如果我理解正确，我的模型是具有 25 个时期而不是 15 的模型

有没有一种简单的方法可以恢复到 15 个 epoch 模型，还是我需要重新实例化模型并运行 15 个 epoch？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

是的，有一个，EarlyStopping 回调中的 restore_best_weights 参数，将其设置为 True，Keras 将跟踪产生最佳损失的权重：

callback = EarlyStopping(..., restore_best_weights=True)

查看此回调here的所有参数。

【讨论】：

【解决方案2】：

是的，当它停止时，你会得到与 epoch 对应的模型（权重）。一种常用的策略是在验证损失/acc 提高时保存模型。

【讨论】：

【解决方案3】：

提前停止不会按照您的想法工作，它应该返回最低损失或最高准确度的模型，如果模型准确度或损失没有改善，它会工作大约 x 个时期（在您的情况下为 10 个，耐心参数）然后它将停止。您应该使用回调模型检查点函数，例如

keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_loss', verbose=0, save_best_only=True, save_weights_only=False, mode='auto', period=1)

这将保存或检查训练历史期间遇到的最佳模型。

【讨论】：