‫Tudo bem, então temos um tenso retorno de chamada da placa, que vai nos ajudar a monitorar o desempenho do
‫nosso modelo durante o treinamento, para descobrir se ele está aprendendo corretamente, está indo bem ou não?
‫Agora, vamos criar uma parada antecipada no retorno de chamada.
‫A parada precoce ajuda a prevenir o sobreajuste.
‫Portanto, nosso modelo está aprendendo os dados de treinamento muito bem, interrompendo um modelo quando uma determinada métrica de avaliação
‫para de melhorar.
‫Portanto, se um modelo treinar por muito tempo, ele pode se sair tão bem em encontrar padrões em um determinado conjunto de dados
‫que não será capaz de usar esses padrões em outro conjunto de dados.
‫Portanto, não generaliza bem.
‫Portanto, se voltarmos ao nosso exame.
‫Se você aprender os materiais do curso muito bem, da mesma forma que os memorizou, a. k. uma.
‫se você está na universidade e estudou muito com os materiais do curso, você os
‫memorizou de cor ao vir para um exame simulado ou um exame final com perguntas que nunca viu antes.
‫Se você memorizou tudo aqui, em vez de apenas aprender os padrões inerentes de resolução de problemas dos materiais
‫do curso, você não se sairá muito bem no exame simulado ou no exame final.
‫Portanto, você não será capaz de generalizar muito bem.
‫E, portanto, parar antecipadamente ajuda a evitar que nosso modelo se ajuste demais aos materiais do curso, a. k. uma. o conjunto de treinamento, de
‫modo que, quando se trata de um conjunto de dados que nosso modelo não viu antes, ele seja capaz de funcionar bem.
‫Digamos que em ação criará uma parada precoce no retorno de chamada.
‫Iremos aqui assim.
‫Interromperemos a chamada de volta e mudaremos isso para reduzir.
‫Maravilhoso.
‫E se formos até aqui, poderíamos ir de flow carers interrompendo o retorno de chamada antecipadamente e isso deve nos
‫levar à documentação.
‫Lá vamos nós, parando cedo.
‫Então é isso que você pode conferir, o treinamento deles para quando uma quantidade monitorada para de melhorar.
‫Vamos fazer isso aqui.
‫Por que não?
‫Um bonito.
‫E vamos escrever uma pequena nota aqui.
‫Parar antecipadamente ajuda a impedir que nosso modelo seja superdimensionado, interrompendo o treinamento se uma determinada métrica de avaliação parar de
‫melhorar.
‫Portanto, configurar a parada antecipada é muito simples, por isso vamos criar
‫callback de parada antecipada e começaremos a parar antecipadamente eagles 'para callbacks de cuidadores e parada antecipada.
‫Maravilhoso e queremos monitorar.
‫Portanto, estes são os parâmetros para os quais passamos por padrão.
‫Ele monitora a perda de validação.
‫Então, veremos isso em um segundo, quando executarmos um modelo.
‫Mas podemos escolher validação, precisão.
‫E agora você pode escolher a perda de validação se quiser, mas vamos escolher validação,
‫precisão e daremos o valor três de um paciente.
‫Qual é o número de períodos do paciente sem melhora, após o qual o treinamento será interrompido?
‫Hum.
‫O que é uma época?
‫Bem, vamos descobrir isso no próximo vídeo.
‫Eu penso que sim.
‫Vamos apenas executar isso.
‫Eles farão esses retornos de chamada, bem como essa função de modelo, farão muito mais sentido quando
‫começarmos a treinar um modelo.
‫Então é assim que a parada de retorno de chamada está pronta.
‫Vamos monitorar a precisão da validação assim que parar de melhorar por três épocas, vamos parar de
‫treinar nosso modelo.
‫Então, nos próximos vídeos, o que podemos fazer é acho que estamos definitivamente bem e realmente prontos para começar
‫a treinar uma modelo.
‫Portanto, se voltarmos a Elkanah, no que estamos focados, escolhemos um modelo do Tensor Flow adequado ao nosso
‫hub e ao nosso problema.
‫Transformamos nossos dados em Tensas.
‫Agora é hora de ajustar um modelo aos dados de treinamento e fazer uma previsão.
‫Então, que tal criarmos uma função para treinar um modelo?