ImageClassificationTrainer.EarlyStopping 類別
定義
重要
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早期停止功能會在監控數量停止改善時停止訓練。 建模基於 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/00fad90125b18b80fe054de1055770cfb8fe4ba3/ tensorflow/python/keras/callbacks.py#L1143
public sealed class ImageClassificationTrainer.EarlyStoppingtype ImageClassificationTrainer.EarlyStopping = classPublic NotInheritable Class ImageClassificationTrainer.EarlyStopping- 繼承
-
ImageClassificationTrainer.EarlyStopping
建構函式
| 名稱 | Description |
|---|---|
| ImageClassificationTrainer.EarlyStopping(Single, Int32, ImageClassificationTrainer+EarlyStoppingMetric, Boolean) |
早期停止功能會在監控數量停止改善時停止訓練。 建模基於 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/00fad90125b18b80fe054de1055770cfb8fe4ba3/ tensorflow/python/keras/callbacks.py#L1143 |
屬性
| 名稱 | Description |
|---|---|
| CheckIncreasing |
監測量是否會增加（例如：準確度，檢查（CheckIncreaseing）=為真）或降低（例如：損失，檢查增加 = 假）。 |
| MinDelta |
監控量的最小變化可視為改善。 |
| Patience |
在沒有改善後，會連續觀察到等待的紀元數，然後才停止訓練。 |
方法
| 名稱 | Description |
|---|---|
| ShouldStop(ImageClassificationTrainer+TrainMetrics) |
每個時代結束時都會被召喚，檢查訓練是否該停止。 若指標（例如：準確度）提升，若指標停止增加，則停止訓練，且指標值在「耐心」的紀元數內仍未增加。 對於減少指標（例如：損失），如果指標值在「耐心」的紀元數內沒有下降，就停止訓練。 任何度量值小於「minDelta」的變化都不被視為變更。 |