我怎么知道什么时候停止训练CNN？

Question

我一直在训练CNN，结果如下：

我只知道训练和验证的准确性都需要很高，但是这些数字足够好吗？我怎么知道什么时候停止？我应该只关心损失还是准确性？到目前为止，哪个时代显示了最好的成绩？

Answer 1

损失值表示模型在每次优化迭代后的表现差或好。其中，模型的准确性通常是在模型参数之后确定的，并以百分比形式计算。

是的，培训和验证应该很高。数字始终取决于我们处理的主题领域。在医学领域，这些数字不好。

如果您遇到严重的班级失衡，您的模型将始终通过选择最常见的班级来最大程度地提高准确性，但这并不是有用的模型。在这种情况下，交叉熵或对数损失将是更好的损失函数。

通常，损失越小，模型就越好，除非模型过度适合训练数据。

第10个纪元是您获得更高验证准确性和更低验证损失的最佳时机。