早期停止，模型经历了多少个时期？

Question

我正在使用Keras。我正在训练我的神经网络并使用Early Stoping。我的耐心是10，验证损失最小的时期是15。我的网络运行到25个时期，然后停止，但是如果我理解正确，我的模型是25个时期的模型，而不是15个。

是否有一种简单的方法可以还原到15个时期模型？还是需要重新实例化该模型并运行15个时代？

Answer 1

是的，在restore_best_weights回调中有一个EarlyStopping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。

Answer 2

是的，您将获得与纪元停止时对应的模型（权重）。常用的策略是在验证损失/ acc改善时保存模型。

Answer 3

“早期停止”不适用于您所想的方式，它应该返回最低损失或最高准确度的模型，如果模型的准确性或损失没有改善，它会起作用，大约x个历元（在您的情况下为10个周期，耐心参数），它将停止。 您应该改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)

https://keras.io/callbacks/

这将保存或检查在训练历史记录中遇到的最佳模型。