tensorflow - 有没有一种方法可以跟踪模型何时提前停止而不实际提前停止？

Question

我正在做一个实验，我需要跟踪模型最终何时会提前停止，但实际上并没有提前停止训练。为什么？因为我需要分析模型在开始明显过度拟合后的实际行为。

那么，有没有一种方法可以跟踪模型何时提前停止而无需实际提前停止？

当然，可以手动跟踪损失（或性能）并手动确定模型何时会过度拟合（例如，在验证数据没有改进的 5 次迭代之后，我们可以记录可能的“过度拟合”情况），但我想知道是否有回调或可以让我自动执行此操作的东西。