我用大量 epoch 训练我的 CNN 模型，每个 epoch 我都会打印训练损失和准确性，但这两个指标有很多高低，我想提前停止，例如损失为 0.2 和准确率在 %95 或更高，因为我在不止一个时期得到这个，我的问题是：
1-是在训练集还是验证集上提前停止？
2-如果在验证集上，我应该打印每个时期的验证损失和准确度，并带有训练集损失和准确度吗？
3-你能给出一个想法，用一段代码而不是在 keras 中提前停止，因为我使用的是 tensorflow 而不是 keras？
以高精度和低丢失率停止 CNN 模型？
数据挖掘
机器学习
Python
2022-02-28 17:57:12
1个回答
提前停止是根据验证集的结果（损失、准确性或其他一些特殊指标）确定的。
通常每个时期都会检查提前停止，因此您需要在每个时期之后检查验证准确性/损失。你不必打印它，但如果它已经计算过了，你就没有理由隐瞒它。（如果它太慢了你的训练过程，你也可以每 x epoch 检查一次验证结果）。
有许多资料显示如何使用 tensorflow 提前停止：
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