‫Oké, dus we hebben een gespannen terugroepactie op het bord, die ons zal helpen de prestaties van ons model
‫tijdens het trainen te volgen, dus uitzoeken of het goed leert, goed doet of niet?
‫Laten we nu een vroege stop maken voor terugbellen.
‫Vroeg stoppen helpt overfitting voorkomen.
‫Dus ons model leert de trainingsgegevens te goed door een model te stoppen wanneer een bepaalde evaluatiestatistiek
‫niet meer verbetert.
‫Dus als een model te lang traint, kan het zelfs zo goed patronen vinden in een bepaalde dataset dat
‫het die patronen niet kan gebruiken in een andere dataset.
‫Het generaliseert dus niet goed.
‫Dus als we terugkomen op ons examen.
‫Als je de cursusmaterialen veel te goed leert, zoals je ze uit je hoofd hebt geleerd, a. k. A.
‫als je op de universiteit zit en je hebt veel te hard gestudeerd aan het cursusmateriaal, dan heb
‫je ze uit je hoofd geleerd als je naar een oefenexamen of een eindexamen komt met vragen die je nog niet eerder hebt gezien.
‫Als je alles hier hebt onthouden, in plaats van alleen de inherente probleemoplossende patronen van het cursusmateriaal te
‫leren, zul je het niet zo goed doen op het oefenexamen of het eindexamen.
‫Je kunt dus niet goed generaliseren.
‫En zo vroeg stoppen helpt voorkomen dat ons model het cursusmateriaal te veel gebruikt, a. k. A. de trainingsset, zodat als
‫het gaat om een dataset die ons model nog niet eerder heeft gezien, het goed kan presteren.
‫Laten we zeggen dat het in actie een vroege stop in callback zal creëren.
‫We gaan hier zo heen.
‫Vroegtijdig stoppen van het terugbellen en we zullen dat veranderen om te markeren.
‫Prachtig.
‫Dus als we hier naar boven gaan, kunnen we de verzorgers vroegtijdig stoppen met terugbellen en dit zou ons naar de
‫documentatie moeten brengen.
‫Daar gaan we, vroeg stoppen.
‫Dus dat is wat je kunt zien, hun stop met trainen wanneer een gecontroleerde hoeveelheid niet meer verbetert.
‫Laten we dat hier misschien zo doen.
‫Waarom niet?
‫Een mooie.
‫En we zullen hier een klein briefje schrijven.
‫Vroegtijdig stoppen helpt voorkomen dat ons model overfit wordt door de training stop te zetten als een bepaalde evaluatiestatistiek niet meer
‫verbetert.
‫Dus vroeg stoppen instellen is vrij eenvoudig, dus we gaan
‫vroege stop-callback creëren en we gaan adelaars vroeg stoppen naar verzorgers terugbellen en vroeg stoppen.
‫Prachtig en we willen dat het in de gaten wordt gehouden.
‫Dit zijn dus de parameters waaraan we het standaard doorgeven.
‫Het bewaakt het validatieverlies.
‫Dus we gaan dit zo zien als we een model runnen.
‫Maar we kunnen kiezen voor validatie, nauwkeurigheid.
‫En nu kun je validatieverlies kiezen als je wilt, maar we gaan validatie, nauwkeurigheid
‫kiezen, en we geven het een patiëntwaarde van drie.
‫Wat is het aantal patiëntperioden zonder verbetering waarna de training wordt stopgezet?
‫Hm.
‫Wat is een tijdperk?
‫Laten we dat uitzoeken in de volgende video.
‫Ik denk het.
‫We voeren dit gewoon uit.
‫Deze gaan ervoor zorgen dat deze callbacks en deze modelfunctie veel logischer worden zodra we
‫een model gaan trainen.
‫Dus zo vroeg stoppen met terugbellen klaar.
‫We gaan de validatienauwkeurigheid in de gaten houden zodra deze gedurende drie tijdvakken niet meer verbetert, we stoppen met het
‫trainen van ons model.
‫Dus in de volgende paar video's, wat we zouden kunnen doen, is dat ik denk dat we zeker goed en echt klaar zijn om
‫een model te gaan trainen.
‫Dus als we terugkomen op Elkanah, waar we ons op richten, hebben we een model van Tensor Flow gekozen dat bij onze hub
‫past om aan ons probleem te voldoen.
‫We hebben onze gegevens omgezet in Tensas.
‫Nu is het tijd om een model op de trainingsgegevens te passen en een voorspelling te doen.
‫Dus hoe zit het met het maken van een functie voor het trainen van een model?