问题标签 [early-stopping]

我正在使用 gensim word2vec 训练一个 skipgram 模型。我想在达到基于不同数据集的特定准确性测试的参数中传递的时期数之前退出训练，以避免模型的过度拟合。

gensim 中有没有办法从回调函数中中断 word2vec 的序列？

只是想知道是否有一种方法可以在一个时期的中间保存最高的准确率和最低的损失，并将其用作下一个时期的得分。通常我的数据以 43.56% 的准确率达到最大值，但我已经看到它在一个时期的中间一直上升到 46% 以上。有没有办法让我在那个时候停止时代并用它来让比分继续前进？

这是我现在正在运行的代码

我想训练一个带有 Early Stopping 的 CNN，并希望使用 f1-metric 作为停止标准。当我为 CNN 模型编译代码时，我收到 a TypeErroras 错误消息。我仍在使用 Tensorflow 1.4 想避免升级到 2.0，因为我记得我以前的代码不再工作了。

错误信息如下：

这是相关的代码：

有没有人有关于如何修复此错误消息的提示。

非常感谢每一个提示

这是每个时期后我的损失和准确性。这是一个具有 4 个输入和输出标记的序列到序列模型。 在此处输入图像描述

如果我要实施提前停止，我会在哪里停止训练？开发损失和准确率还没有开始下降，你会怎么做？

谢谢。

EarlyStopping 放在方法中时不起作用。

EarlyStopping在运行时不起作用：

EarlyStopping 在运行时有效：

知道为什么吗？

更新： EarlyStopping 仅在 patience=1.

我很困惑为什么在我实施提前停止时 lightgbm 没有保留最好的模型。

我的代码在这里：

你如何解释这一点，你会给我什么建议？

Gensim LDAModel具有参数iterations并passes控制训练时期的数量，以及回调以获取有关收敛的信息，但是当两个时期之间的差异非常小时（即提前停止）时是否有可能停止训练？

我是 Pytorch 和机器学习的新手，我在本教程https://www.learnopencv.com/image-classification-using-transfer-learning-in-pytorch/中遵循本教程并使用我的自定义数据集。然后我在本教程中遇到了同样的问题，但我不知道如何在 pytorch 中提前停止，如果没有创建提前停止过程，你是否有更好的方法请告诉我。

我正在使用 XGBoost 0.90。我希望使用 Python 训练 XGBoost 回归模型，使用内置的学习目标，并在内置评估指标上提前停止。简单的。就我而言，目标是“reg:tweedie”，评估指标是“tweedie-nloglik”。但是在每次迭代中，我还希望计算一个信息丰富的自定义指标，它不应该用于提前停止。但它是错误的。

最终我希望使用 scikit-learn GridSearchCV，用内置的目标和指标训练一组模型以提前停止，但最后选择最适合折叠自定义指标的模型。

在此示例代码中，我使用了另一个内置目标和内置指标，但问题是相同的。

输出是（如果我没有使用feval 它将在迭代 3 处停止）：

我怎么能得到这样的输出？

我可以通过返回元组列表的自定义评估函数来解决这个问题（https://github.com/dmlc/xgboost/issues/1125）。但是，当我希望使用“rmse”或“tweedie-nloglik”等内置评估指标时，可以这样做吗？我可以在自定义评估函数中调用它们吗？

我正在训练我的第一个迁移学习模型（耶！），当验证损失在 3 个以上的时期内变化不超过 0.1 时，我无法让模型停止训练。

这是相关的代码块

以下是一些日志：

问题：

• 当我将 EarlyStopping 回调设置为监控 val_loss 时，为什么训练没有在 Epoch 37 停止？
• 我可以做更复杂的 EarlyStopping 回调吗？类似于“如果 val_accuracy > 0.90 && val_loss 在 3 个 Epochs 中变化不超过 0.1”。如果可以的话，我可以得到一个教程的链接吗？