‫D'accord, nous avons donc un rappel de tableau tendu, qui va nous aider à surveiller les performances de notre modèle
‫pendant son entraînement, donc pour déterminer s'il apprend correctement, est-ce qu'il fonctionne bien ou non ?
‫Créons maintenant un arrêt anticipé dans le rappel.
‫L'arrêt précoce permet d'éviter le surapprentissage.
‫Ainsi, notre modèle apprend trop bien les données d'entraînement en arrêtant un modèle lorsqu'une certaine métrique d'évaluation
‫cesse de s'améliorer.
‫Ainsi, si un modèle s'entraîne trop longtemps, il peut si bien trouver des modèles dans un certain ensemble de données qu'il n'est
‫pas en mesure d'utiliser ces modèles sur un autre ensemble de données.
‫Donc ça ne généralise pas bien.
‫Donc si nous revenons à notre examen.
‫Si vous appreniez trop bien les supports de cours, comme si vous les aviez appris par cœur, a. k. une.
‫si vous êtes à l'université et que vous avez beaucoup trop étudié les supports de cours, vous les avez
‫mémorisés par cœur lorsque vous vous présentez à un examen pratique ou à un examen final avec des questions que vous n'avez jamais vues auparavant.
‫Si vous avez tout mémorisé ici, au lieu de simplement apprendre les modèles de résolution de problèmes inhérents aux
‫supports de cours, vous n'allez pas très bien réussir l'examen pratique ou l'examen final.
‫Vous ne pourrez donc pas très bien généraliser.
‫Et si l'arrêt précoce aide à empêcher notre modèle de suradapter le matériel de cours, a. k. une. l'ensemble d'apprentissage, de sorte
‫que lorsqu'il s'agit d'un ensemble de données que notre modèle n'a jamais vu auparavant, il soit capable de bien fonctionner.
‫Disons qu'il en action créera un arrêt précoce du rappel.
‫Nous irons ici comme ça.
‫Arrêtez tôt le rappel et nous changerons cela pour marquer.
‫Merveilleux.
‫Et donc si nous montons ici, nous pourrions arrêter le rappel précoce des soignants de flux et cela devrait nous amener
‫à la documentation.
‫C'est parti, arrêt matinal.
‫C'est donc ce que vous pouvez vérifier, leur entraînement s'arrête lorsqu'une quantité contrôlée a cessé de s'améliorer.
‫Faisons cela pourrait juste comme ça ici.
‫Pourquoi pas?
‫Une belle.
‫Et nous allons écrire une petite note ici.
‫L'arrêt précoce aide à empêcher le surapprentissage de notre modèle en arrêtant l'entraînement si une certaine métrique d'évaluation cesse de
‫s'améliorer.
‫Donc, mettre en place un arrêt anticipé est assez simple, nous allons donc créer
‫un rappel d'arrêt précoce et nous allons arrêter tôt les rappels des aigles aux soignants et les arrêts anticipés.
‫Merveilleux et nous voulons qu'il surveille.
‫Ce sont donc les paramètres auxquels nous le passons par défaut.
‫Il surveille la perte de validation.
‫Nous allons donc voir cela dans une seconde lorsque nous exécuterons un modèle.
‫Mais nous pourrions choisir la validation, l'exactitude.
‫Et maintenant, vous pouvez choisir la perte de validation si vous le souhaitez, mais nous allons choisir la validation, la
‫précision, et nous allons lui donner une valeur de trois pour le patient.
‫Quel est le nombre d'époques du patient sans amélioration après lesquelles l'entraînement sera arrêté ?
‫Hmm.
‫Qu'est-ce qu'une époque ?
‫Eh bien, voyons cela dans la vidéo suivante.
‫Je le pense.
‫Nous allons simplement exécuter ceci.
‫Ceux-ci vont faire ces rappels ainsi que cette fonction de modèle va avoir beaucoup plus de sens une fois que
‫nous commencerons à entraîner un modèle.
‫C'est ainsi que le rappel précoce est prêt.
‫Nous allons surveiller la précision de la validation dès qu'elle cesse de s'améliorer pendant trois époques, nous allons arrêter
‫d'entraîner notre modèle.
‫Donc, dans les deux prochaines vidéos, ce que nous pourrions faire, c'est que je pense que nous sommes définitivement prêts à
‫commencer à former un modèle.
‫Donc, si nous revenons à Elkanah, ce sur quoi nous nous concentrons, nous avons choisi un modèle de Tensor Flow adapté
‫à notre hub et à notre problème.
‫Nous avons transformé nos données en Tensas.
‫Il est maintenant temps d'adapter un modèle aux données d'entraînement et de faire une prédiction.
‫Alors, que diriez-vous de créer une fonction pour entraîner un modèle ?