‫Bene, quindi abbiamo un richiamo della scheda teso, che ci aiuterà a monitorare le prestazioni del nostro
‫modello durante l'addestramento, quindi capire se sta imparando correttamente, sta andando bene o no?
‫Ora creiamo un arresto anticipato nella richiamata.
‫L'arresto anticipato aiuta a prevenire il sovradattamento.
‫Quindi il nostro modello apprende troppo bene i dati di addestramento interrompendo un modello quando una determinata metrica di valutazione
‫smette di migliorare.
‫Quindi, se un modello si allena per troppo tempo, può effettivamente fare così bene a trovare modelli in un determinato set di dati che
‫non è in grado di utilizzare quei modelli su un altro set di dati.
‫Quindi non generalizza bene.
‫Quindi, se torniamo al nostro esame.
‫Se dovessi imparare troppo bene i materiali del corso, come se li avessi imparati a memoria, a. K. un.
‫se sei all'università e hai studiato troppo sui materiali del corso, li hai memorizzati a
‫memoria quando arrivi a un esame pratico oa un esame finale con domande che non hai mai visto prima.
‫Se hai memorizzato tutto qui, invece di imparare solo gli schemi di risoluzione dei problemi inerenti
‫ai materiali del corso, non andrai molto bene nell'esame pratico o nell'esame finale.
‫Quindi non sarai in grado di generalizzare molto bene.
‫E così l'arresto anticipato aiuta a prevenire che il nostro modello si adatti troppo ai materiali del corso, a. K. un. il set di addestramento, in
‫modo che quando si tratta di un set di dati che il nostro modello non ha mai visto prima, sia in grado di funzionare bene.
‫Diciamo che in azione creerà un arresto anticipato in callback.
‫Andremo qui così.
‫Interrompere in anticipo la richiamata e lo cambieremo per contrassegnare.
‫Meraviglioso.
‫Quindi, se andiamo qui, potremmo andare dagli assistenti del flusso che interrompono presto la richiamata e questo dovrebbe portarci
‫alla documentazione.
‫Ci siamo, ci fermiamo presto.
‫Ecco cosa puoi controllare, il loro allenamento si interrompe quando una quantità monitorata ha smesso di migliorare.
‫Facciamo che potrebbe proprio come questo qui.
‫Perchè no?
‫Una bella.
‫E scriveremo una piccola nota qui.
‫L'arresto anticipato aiuta a impedire l'overfitting del nostro modello interrompendo l'addestramento se una determinata metrica di valutazione smette di
‫migliorare.
‫Quindi, impostare l'arresto anticipato è piuttosto semplice, quindi creeremo una richiamata
‫per l'arresto anticipato e arresteremo in anticipo le richiamate delle aquile per gli assistenti e l'arresto anticipato.
‫Meraviglioso e lo vogliamo monitorare.
‫Quindi questi sono i parametri a cui lo passiamo per impostazione predefinita.
‫Monitora la perdita di convalida.
‫Quindi lo vedremo tra un secondo quando eseguiremo un modello.
‫Ma potremmo scegliere la convalida, l'accuratezza.
‫E ora puoi scegliere la perdita di convalida se vuoi, ma sceglieremo convalida, accuratezza
‫e daremo un valore di tre per il paziente.
‫Qual è il numero di epoche del paziente senza miglioramento dopo il quale l'allenamento verrà interrotto?
‫Hmm.
‫Che cos'è un'epoca?
‫Bene, scopriamolo nel prossimo video.
‫Credo di si.
‫Eseguiremo solo questo.
‫Questi renderanno questi callback e questa funzione del modello avrà molto più senso una volta che
‫inizieremo ad addestrare un modello.
‫Quindi è così che è pronto l'arresto anticipato della richiamata.
‫Monitoreremo l'accuratezza della convalida non appena smette di migliorare per tre epoche, smetteremo di addestrare
‫il nostro modello.
‫Quindi nei prossimi due video, quello che potremmo fare è pensare che siamo decisamente pronti e davvero pronti per iniziare
‫ad addestrare un modello.
‫Quindi, se torniamo a Elkanah, ciò su cui ci concentriamo, abbiamo scelto un modello da Tensor Flow adatto al nostro
‫hub per soddisfare il nostro problema.
‫Abbiamo trasformato i nostri dati in Tensas.
‫Ora è il momento di adattare un modello ai dati di addestramento e fare una previsione.
‫Che ne dici di creare una funzione per addestrare un modello?