‫حسنا.
‫إذاً ، لدينا مكالمة متوترة على اللوحة مرة أخرى ، والتي ستساعدنا في مراقبة أداء نموذجنا أثناء
‫التدريب.
‫لذا معرفة ما إذا كان يتعلم بشكل صحيح ، هل يعمل بشكل جيد أم لا؟
‫لنقم الآن بإنشاء إيقاف مبكر وإعادة الاتصال.
‫التوقف المبكر يساعد على منع فرط التجهيز.
‫لذا فإن نموذجنا يتعلم بيانات التدريب جيدًا عن طريق إيقاف نموذج عندما يتوقف مقياس تقييم
‫معين عن التحسن.
‫لذلك ، إذا تدرب النموذج لفترة طويلة جدًا ، فيمكنه فعلاً أن يفعل جيدًا في العثور على أنماط في مجموعة
‫بيانات معينة بحيث لا يمكنه استخدام هذه الأنماط في مجموعة بيانات أخرى.
‫لذلك لا يتم تعميمها بشكل جيد.
‫لذلك إذا عدنا إلى امتحاننا.
‫إذا كنت ستتعلم مواد الدورة بشكل جيد جدًا مثلما تعلمتها عن ظهر قلب.
‫AK.
‫إذا كنت في الجامعة ودرست بطريقة صعبة للغاية على مواد الدورة ، فقد حفظتها عن
‫ظهر قلب.
‫عندما تأتي إلى امتحان تدريبي أو اختبار نهائي بأسئلة لم ترها من قبل.
‫إذا كنت قد حفظت كل شيء هنا ، فبدلاً من مجرد تعلم أنماط حل المشكلات المتأصلة في مواد الدورة التدريبية
‫، فلن تقوم بعمل جيد في الامتحان التدريبي أو الاختبار النهائي ، لذلك لن تكون قادرًا
‫على ذلك. للتعميم بشكل جيد للغاية.
‫ولذا فإن التوقف المبكر يساعد في منع نموذجنا من تجهيز مواد الدورة التدريبية بشكل زائد ، أ. ك. أ. مجموعة التدريب ، بحيث
‫عندما يتعلق الأمر بمجموعة بيانات لم يرها نموذجنا من قبل ، فإنها قادرة على الأداء بشكل جيد.
‫دعونا نراه في العمل.
‫سنقوم بإنشاء رد اتصال للإيقاف المبكر.
‫سنذهب هنا مثل هذا.
‫إيقاف رد الاتصال مبكرًا وسنغير ذلك للاستهزاء.
‫رائع.
‫ولذا إذا صعدنا إلى هنا ، فيمكننا الذهاب إلى TensorFlow ، مقدم الرعاية ، والإيقاف المبكر لمعاودة الاتصال.
‫وهذا يجب أن يأخذنا إلى التوثيق.
‫هناك نذهب.
‫التوقف المبكر.
‫هذا ما يمكنك التحقق منه هناك.
‫توقف عن التدريب عندما تتوقف الكمية المراقبة عن التحسن.
‫لنفعل ذلك.
‫ربما فقط ربط هذا هنا.
‫لما لا؟
‫جميل وسنكتب ملاحظة صغيرة هنا.
‫يساعد التوقف المبكر في منع نموذجنا من التجهيز الزائد عن طريق إيقاف التدريب إذا توقف مقياس تقييم معين عن
‫التحسن.
‫لذا فإن إعداد التوقف المبكر أمر بسيط للغاية.
‫لذلك سنبدأ في إنشاء رد اتصال للإيقاف المبكر وسنتوقف مبكرًا يساوي عمليات رد نداء TF Carer والتوقف المبكر.
‫رائع ونريده أن يراقب.
‫إذن هذه هي المعلمات.
‫نقوم بتمريرها لك بشكل افتراضي.
‫يراقب فقدان التحقق من الصحة.
‫لذلك سنرى هذا في ثانية عندما نشغل نموذجًا ، لكننا قد نختار التحقق من الصحة والدقة ، والآن يمكنك
‫اختيار فقدان التحقق إذا كنت تريد ذلك.
‫لكننا سنختار دقة التحقق وسنمنحها قيمة ثلاثة للمريض.
‫ما هو عدد المراحل التي لم يتحسن فيها المريض وبعدها يتوقف التدريب؟
‫همم.
‫ما هي الحقبة؟
‫حسنًا ، دعنا نكتشف ذلك في الفيديو التالي.
‫أعتقد ذلك.
‫سنقوم بتشغيل هذا فقط.
‫هذه ستقوم بإجراء عمليات الاسترجاعات هذه بالإضافة إلى وظيفة النموذج هذه.
‫سأكون أكثر منطقية بمجرد أن نبدأ في تدريب نموذج.
‫هذه هي الطريقة المبكرة لإيقاف رد الاتصال جاهزًا.
‫سنقوم بمراقبة دقة التحقق.
‫بمجرد أن يتوقف عن التحسن لثلاث فترات ، سنتوقف عن تدريب نموذجنا.
‫لذا في الفيديوين التاليين ، ما يمكننا فعله هو أنني أعتقد أننا بالتأكيد جيدون ومستعدون
‫حقًا لبدء تدريب نموذج.
‫لذا إذا عدنا إلى الكلمة الرئيسية ، ما نركز عليه ، فقد اخترنا نموذجًا من TensorFlow ليناسب مركز
‫TensorFlow الخاص بنا ليناسب مشكلتنا.
‫لقد حولنا بياناتنا إلى أزمنة.
‫حان الوقت الآن لملاءمة نموذج مع بيانات التدريب والتنبؤ.
‫إذًا ماذا عن عمل وظيفة لتدريب نموذج؟