‫In Ordnung, wir haben also einen angespannten Board-Callback, der uns helfen wird, die Leistung unseres Modells während des
‫Trainings zu überwachen, also herauszufinden, ob es richtig lernt, funktioniert es gut oder nicht?
‫Lassen Sie uns nun einen frühen Stopp im Rückruf erstellen.
‫Frühes Anhalten hilft, Überanpassung zu vermeiden.
‫Unser Modell lernt die Trainingsdaten also zu gut, indem es ein Modell stoppt, wenn sich eine bestimmte Bewertungsmetrik
‫nicht mehr verbessert.
‫Wenn ein Modell also zu lange trainiert, kann es tatsächlich so gut Muster in einem bestimmten Datensatz finden, dass
‫es diese Muster nicht in einem anderen Datensatz verwenden kann.
‫Es lässt sich also nicht gut verallgemeinern.
‫Also, wenn wir zu unserer Prüfung zurückkommen.
‫Wenn Sie die Kursmaterialien viel zu gut lernen, wie Sie sie auswendig gelernt haben, a. k. A.
‫wenn du an der universität bist und die kursmaterialien viel zu intensiv studiert hast, hast
‫du sie auswendig gelernt, wenn du zu einer übungs- oder abschlussprüfung mit fragen kommst, die du noch nie gesehen hast.
‫Wenn Sie sich hier alles auswendig gelernt haben, werden Sie bei der Übungsprüfung oder der Abschlussprüfung
‫nicht sehr gut abschneiden, anstatt nur die inhärenten Problemlösungsmuster der Kursmaterialien zu lernen.
‫Sie werden also nicht sehr gut verallgemeinern können.
‫So hilft ein frühzeitiges Abbrechen zu verhindern, dass unser Modell die Kursmaterialien überfittet, a. k. A. den Trainingssatz, sodass
‫ein Datensatz, den unser Modell noch nie zuvor gesehen hat, eine gute Leistung erbringen kann.
‫Nehmen wir an, es wird in Aktion einen frühen Stopp im Rückruf verursachen.
‫Wir werden hier so hingehen.
‫Wenn Sie den Rückruf vorzeitig beenden, ändern wir dies in einen Abschlag.
‫Wunderbar.
‫Wenn wir also hier hochgehen, könnten wir die Flusspfleger vorzeitig beenden, um den Rückruf zu stoppen, und dies sollte uns
‫zur Dokumentation führen.
‫Los geht's, früh anhalten.
‫Das ist es, was Sie sich ansehen können, ihr Training zu stoppen, wenn sich eine überwachte Menge nicht mehr verbessert.
‫Lass uns das hier vielleicht so machen.
‫Warum nicht?
‫Ein schönes.
‫Und wir werden hier eine kleine Notiz schreiben.
‫Ein frühes Anhalten hilft, eine Überanpassung unseres Modells zu verhindern, indem das Training beendet wird, wenn sich eine bestimmte Bewertungsmetrik nicht mehr
‫verbessert.
‫Das Einrichten eines frühen Stoppens ist also ziemlich einfach,
‫also erstellen wir einen frühen Stopp-Callback und gehen Early-Stopp-Adler zu Careers Callbacks und Early-Stopps.
‫Wunderbar und wir wollen es überwachen.
‫Dies sind also die Parameter, an die wir es standardmäßig übergeben.
‫Es überwacht den Validierungsverlust.
‫Wir werden dies in einer Sekunde sehen, wenn wir ein Modell betreiben.
‫Aber wir könnten Validierung, Genauigkeit wählen.
‫Und jetzt könnten Sie Validierungsverlust wählen, wenn Sie möchten, aber wir werden Validierung, Genauigkeit
‫wählen und ihm einen Patientenwert von drei geben.
‫Wie hoch ist die Patientenanzahl der Epochen ohne Verbesserung, nach der das Training abgebrochen wird?
‫Hmm.
‫Was ist eine Epoche?
‫Das klären wir im nächsten Video.
‫Ich glaube schon.
‫Wir führen das einfach durch.
‫Dadurch werden diese Callbacks sowie diese Modellfunktion viel sinnvoller, sobald wir mit dem
‫Trainieren eines Modells beginnen.
‫So früh stoppen Rückruf bereit.
‫Wir werden die Validierungsgenauigkeit überwachen, sobald sie sich drei Epochen lang nicht mehr verbessert, und wir werden das Training
‫unseres Modells einstellen.
‫Was wir also in den nächsten Videos tun könnten, ist, dass wir definitiv gut und wirklich bereit sind, mit dem
‫Training eines Modells zu beginnen.
‫Wenn wir also zu Elkanah zurückkehren, worauf wir uns konzentrieren, haben wir ein Modell von Tensor Flow ausgewählt, das zu unserem
‫Hub passt und unserem Problem entspricht.
‫Wir haben unsere Daten in Tensas umgewandelt.
‫Jetzt ist es an der Zeit, ein Modell an die Trainingsdaten anzupassen und eine Vorhersage zu treffen.
‫Wie wäre es also, wenn wir eine Funktion zum Trainieren eines Modells erstellen?