‫了解です｡
‫そこで､ テンスボードのコールバックで､ トレーニング中のモデルのパフォーマンスをモニターすることができるようになりました｡
‫つまり､ 正しく学習できているかどうか､ うまくいっているかどうかを把握することです｡
‫では､ アーリーストップとコールバックを作成しましょう｡
‫早期に停止することで､ オーバーフィッティングを防ぐことができます｡
‫そこで､ ある評価指標が向上しなくなった時点でモデルを停止させることで､ 学習データをうまく学習しすぎた我々のモデルを
‫そのため､ モデルがあまりに長い間訓練されると､ あるデータセットでパターンを見つけるのが非常にうまくなり､
‫そのパターンを別のデータセットで使えなくなることがあるのです｡
‫だから､ うまく一般化できないんです｡
‫そこで､ 試験に戻れば｡
‫もし､ 教材を丸暗記するようにあまりにもよく覚えていたら
‫AK.
‫大学時代に一生懸命に勉強した教材は､ 丸暗記をしてしまいますよね｡
‫模擬試験や期末試験で､ 見たこともないような問題が出てきたとき｡
‫教材の固有の問題解決パターンを学ぶのではなく､ ここに書いてあることを全部暗記してしまったのでは､
‫模擬試験や期末試験でうまくいかないので､ あまり一般化できないのです｡
‫そして､ 早期に停止することで､ モデルが教材にオーバーフィットするのを防ぐことができるのです､ a｡ k. a. というように､ トレーニングセットで学習させることで､
‫モデルが見たこともないようなデータセットになったときでも､ うまく動作させることができます｡
‫実際に見てみましょう｡
‫早期停止コールバックを作成します｡
‫ここは､ こうして行こう｡
‫早期停止コールバックで､ モックダウンに変更します｡
‫素晴らしい｡
‫で､ ここを上がると､ TensorFlow､ ケアラーズ､ 早期停止コールバックとなるわけです｡
‫そして､ これでドキュメントにたどり着けるはずです｡
‫これでよしとしよう｡
‫早めの停止｡
‫そこで確認できることです｡
‫モニターした量の改善が止まった時点で､ トレーニングを中止する｡
‫そうしよう｡
‫ここにリンクしておくかもしれません｡
‫なぜダメなのか？
‫美しいので､ ここに少し書いておきます｡
‫早期停止は､ ある評価指標が向上しなくなった場合に学習を停止することで､ モデルのオーバーフィットを防ぐことができます｡
‫だから､ 早期停止を設定するのは､ とても簡単なことです｡
‫そこで､ 早期停止コールバックを作成し､ 早期停止イコールTFキャリアのコールバックと早期停止を行うことにします｡
‫素晴らしいので､ モニターしてほしい｡
‫これがパラメータなんですね｡
‫デフォルトで渡します｡
‫検証ロスを監視しています｡
‫モデルを実行するときに､ 検証､ 精度､ そして必要であれば検証損失を選択することができます｡
‫しかし､ ここでは検証精度を選択し､ 患者値として3を与えることにします｡
‫改善が見られない場合､ トレーニングを中止する患者さんのエポック数を教えてください｡
‫うーん｡
‫エポックって何？
‫まあ､ それは次の動画で考えましょう｡
‫そうだと思います｡
‫これを実行すればいいんです｡
‫これらは､ このモデルの機能だけでなく､ これらのコールバックも作るつもりです｡
‫モデルの育成が始まれば､ もっともっと意味があるんですけどね｡
‫つまり､ それだけ早期停止コールバックの準備が整っているということです｡
‫検証の精度を監視していく｡
‫3エポック分の改善が止まったら､ すぐにモデルの学習を止めます｡
‫ですから､ 次のビデオでは､ モデルのトレーニングを開始する準備が整ったということです｡
‫キーノートに戻ると､ 私たちが注目しているのは､ 私たちの問題に合わせてTensorFlowのハブに合わせてTensorFlowからモデルを選択したことです｡
‫データを時制に変えてみました｡
‫さて､ いよいよ学習データにモデルを当てはめ､ 予測を行う｡
‫では､ モデルを学習させるための関数を作ってみてはどうだろうか｡