‫Baiklah, jadi kita punya panggilan balik papan yang tegang, yang akan membantu kita memantau kinerja model kita saat
‫pelatihan, jadi cari tahu apakah itu belajar dengan benar, apakah berjalan dengan baik atau tidak?
‫Sekarang, mari kita buat penghentian awal dalam panggilan balik.
‫Berhenti lebih awal membantu mencegah overfitting.
‫Jadi model kami mempelajari data pelatihan terlalu baik dengan menghentikan model ketika metrik evaluasi tertentu
‫berhenti meningkat.
‫Jadi, jika suatu model berlatih terlalu lama, model tersebut sebenarnya dapat melakukannya dengan sangat baik dalam menemukan pola dalam kumpulan data
‫tertentu sehingga tidak dapat menggunakan pola tersebut pada kumpulan data lain.
‫Jadi tidak bisa digeneralisasi dengan baik.
‫Jadi jika kita kembali ke ujian kita.
‫Jika Anda mempelajari materi pelajaran terlalu baik, seperti Anda menghafalnya, a. k. sebuah.
‫jika Anda di universitas dan Anda belajar terlalu keras pada materi pelajaran, Anda telah menghafalnya
‫dengan hati ketika Anda datang ke ujian praktik atau ujian akhir dengan pertanyaan yang belum pernah Anda lihat sebelumnya.
‫Jika Anda telah menghafal semuanya di sini, alih-alih hanya mempelajari pola pemecahan masalah yang melekat pada materi
‫kursus, Anda tidak akan berhasil dengan baik pada ujian praktik atau ujian akhir.
‫Jadi Anda tidak akan bisa menggeneralisasi dengan baik.
‫Dan berhenti lebih awal membantu mencegah model kami dari kelebihan materi kursus, a. k. sebuah. set pelatihan, sehingga
‫ketika datang ke set data yang model kami belum pernah lihat sebelumnya, itu dapat bekerja dengan baik.
‫Katakanlah itu beraksi akan membuat penghentian awal dalam panggilan balik.
‫Kami akan pergi ke sini seperti ini.
‫Lebih awal menghentikan panggilan kembali dan kami akan mengubahnya untuk mengurangi.
‫Luar biasa.
‫Jadi jika kita naik ke sini, kita bisa pergi lebih awal dari penjaga aliran untuk menghentikan panggilan balik dan ini akan membawa
‫kita ke dokumentasi.
‫Itu dia, berhenti lebih awal.
‫Jadi itulah yang dapat Anda periksa, pelatihan mereka berhenti ketika kuantitas yang dipantau berhenti meningkat.
‫Mari kita lakukan yang mungkin seperti ini di sini.
‫Kenapa tidak?
‫Indah.
‫Dan kami akan menulis catatan kecil di sini.
‫Berhenti lebih awal membantu menghentikan model kami dari overfitting dengan menghentikan pelatihan jika metrik evaluasi tertentu berhenti
‫meningkat.
‫Jadi untuk menyiapkan penghentian awal cukup sederhana, jadi kita akan membuat
‫panggilan balik penghentian awal dan kita akan melakukan panggilan balik elang ke penjaga dan penghentian awal.
‫Luar biasa dan kami ingin itu dipantau.
‫Jadi ini adalah parameter yang kami berikan secara default.
‫Ini memonitor kehilangan validasi.
‫Jadi kita akan melihat ini sebentar lagi saat kita menjalankan model.
‫Tapi kita mungkin memilih validasi, akurasi.
‫Dan sekarang Anda dapat memilih kehilangan validasi jika Anda mau, tetapi kami akan memilih
‫validasi, akurasi, dan kami akan memberikan nilai pasien tiga.
‫Berapa jumlah epoch pasien tanpa perbaikan setelah pelatihan akan dihentikan?
‫Hmm.
‫Apa itu zaman?
‫Nah, mari kita cari tahu di video berikutnya.
‫Aku pikir begitu.
‫Kami hanya akan menjalankan ini.
‫Ini akan membuat panggilan balik ini serta fungsi model ini akan lebih masuk akal setelah
‫kita mulai melatih model.
‫Jadi begitulah cara awal menghentikan panggilan balik siap.
‫Kami akan memantau akurasi validasi segera setelah berhenti meningkat selama tiga epoch, kami akan berhenti
‫melatih model kami.
‫Jadi dalam beberapa video berikutnya, yang mungkin kami lakukan adalah saya pikir kami benar-benar baik dan benar-benar siap untuk
‫mulai melatih seorang model.
‫Jadi jika kita kembali ke Elkanah, apa yang menjadi fokus kita, kita telah memilih model dari Tensor Flow yang sesuai dengan
‫hub kita agar sesuai dengan masalah kita.
‫Kami telah mengubah data kami menjadi Tensas.
‫Sekarang saatnya untuk menyesuaikan model dengan data pelatihan dan membuat prediksi.
‫Jadi bagaimana kalau kita membuat fungsi untuk melatih model?