‫好吧, 我会的
‫所以我们有一个紧张的董事会回电, 这将有助于我们监测我们的模型的表现, 因为它的训练｡
‫所以, 如果它学习正确, 它做得好还是不好？
‫现在, 让我们创建一个提前停止和回调｡
‫及早停止有助于防止过度拟合｡
‫因此, 当某个评估指标停止改进时, 我们的模型停止了模型, 从而使我们的模型对训练数据的学习过于良好｡
‫因此, 如果一个模型训练时间过长, 它实际上可以在某个数据集中很好地找到模式,
‫以至于它无法在另一个数据集中使用这些模式｡
‫所以它不能很好地推广｡
‫所以如果我们回到我们的考试｡
‫如果你把课程材料学得太好了, 就像你把它们背熟了一样｡
‫阿拉斯加州
‫如果你在大学里, 你在课程材料上学习得太努力了, 你已经把它们背下来了｡
‫当你参加模拟考试或期末考试时, 你会遇到一些你以前没有见过的问题｡
‫如果你已经记住了这里的所有内容,
‫而不是仅仅学习了课程材料中固有的问题解决模式, 你在练习考试或期末考试中就不会做得很好, 所以你就不能很好地概括｡
‫因此, 提前停止有助于防止我们的模型过度拟合课程材料, a｡ k､ a.一个
‫训练集, 这样当我们的模型遇到以前没有遇到过的数据集时, 它就能够很好地执行｡
‫让我们来看看它的实际效果｡
‫我们将创建一个提前停止回调｡
‫我们这样走｡
‫提前停止回调, 我们将更改为模拟｡
‫好极了｡
‫所以如果我们走到这里, 我们可以去TensorFlow, 护理人员的, 提前停止回调｡
‫这应该会带我们去看文档｡
‫我们走吧｡
‫提早停航｡
‫这就是你可以在那里检查的｡
‫当监测的数量停止改善时, 停止训练｡
‫就这么办吧
‫也许可以把这个联系起来｡
‫为什么不呢？
‫一个漂亮的, 我们就在这里写个小纸条｡
‫如果某个评估指标停止改善, 则提前停止有助于通过停止训练来防止我们的模型过度拟合｡
‫因此, 设置提前停止非常简单｡
‫我们将创建提前停止回调, 我们将提前停止等于TF护理员的回调和提前停止｡
‫太棒了, 我们希望它能监控｡
‫这是参数｡
‫默认情况下, 我们将其传递给您｡
‫它监视验证丢失｡
‫我们等下运行模型时会看到这个, 但我们可能会选择验证, 准确性, 如果你愿意,
‫现在你可以选择验证损失｡
‫但我们将选择验证准确度, 并将患者的值设为3｡
‫患者没有改善的时期数是多少, 在此之后将停止训练？
‫嗯嗯嗯
‫什么是纪元？
‫好吧, 让我们在下一个视频中解决这个问题｡
‫我想是的｡
‫我们就这样做｡
‫它们将进行回调, 以及这个模型函数｡
‫一旦我们开始训练一个模型, 我会变得更有意义｡
‫所以这就是提前停止回调的准备｡
‫我们将监控验证的准确性｡
‫一旦它停止改进三个纪元, 我们将停止训练我们的模型｡
‫所以在接下来的几个视频中, 我们可以做的是, 我认为我们已经完全准备好开始训练一个模型了｡
‫现在我们回到主题演讲, 我们的重点是什么, 我们从TensorFlow中挑选了一个模型来适合我们的TensorFlow中心,
‫以解决我们的问题｡
‫我们把数据转换成时态｡
‫现在是时候将模型拟合到定型数据并进行预测了｡
‫那么我们做一个训练模型的函数怎么样？