ImageClassificationTrainer.EarlyStopping Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Vision

Сборка:

Microsoft.ML.Vision.dll

Пакет:

Microsoft.ML.Vision v2.0.0

Функция раннего остановки останавливает обучение, когда отслеживаемое количество перестает улучшаться. Моделирование после https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/00fad90125b18b80fe054de1055770cfb8fe4ba3/ tensorflow/python/keras/callbacks.py#L1143

public sealed class ImageClassificationTrainer.EarlyStopping

type ImageClassificationTrainer.EarlyStopping = class

Public NotInheritable Class ImageClassificationTrainer.EarlyStopping

Наследование

Object

ImageClassificationTrainer.EarlyStopping

Конструкторы

ImageClassificationTrainer.EarlyStopping(Single, Int32, ImageClassificationTrainer+EarlyStoppingMetric, Boolean)

Функция раннего остановки останавливает обучение, когда отслеживаемое количество перестает улучшаться. Моделирование после https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/00fad90125b18b80fe054de1055770cfb8fe4ba3/ tensorflow/python/keras/callbacks.py#L1143

Свойства

CheckIncreasing	Следует ли увеличивать отслеживаемое количество (например, Точность, CheckIncreasing = true) или уменьшение (например, Loss, CheckIncreasing = false).
MinDelta	Минимальное изменение отслеживаемого количества, которые следует рассматривать как улучшение.
Patience	Количество эпох, которые следует ждать после того, как улучшение не будет видно последовательно, прежде чем остановить обучение.

Методы

ShouldStop(ImageClassificationTrainer+TrainMetrics)

Чтобы быть вызваны в конце каждой эпохи, чтобы проверить, следует ли остановить обучение. Для увеличения метрики (например, точность): если метрика перестает увеличиваться, остановите обучение, если значение метрики не увеличивается в пределах "терпения" числа эпох. Для уменьшения метрики (например, потеря) остановите обучение, если значение метрики не уменьшается в пределах "терпения" числа эпох. Любое изменение значения метрики меньше minDelta не считается изменением.