‫Muy bien, tenemos una devolución de llamada tensa en la placa, que nos ayudará a monitorear el rendimiento de nuestro
‫modelo mientras se entrena, así que averiguar si está aprendiendo correctamente, ¿lo está haciendo bien o no?
‫Ahora, creemos una parada anticipada en la devolución de llamada.
‫La detención anticipada ayuda a prevenir el sobreajuste.
‫Entonces, nuestro modelo aprende los datos de entrenamiento demasiado bien al detener un modelo cuando una determinada métrica de evaluación
‫deja de mejorar.
‫Entonces, si un modelo se entrena durante demasiado tiempo, en realidad puede hacerlo tan bien para encontrar patrones en un determinado conjunto de
‫datos que no puede usar esos patrones en otro conjunto de datos.
‫Entonces no se generaliza bien.
‫Entonces, si volvemos a nuestro examen.
‫Si aprendiera los materiales del curso demasiado bien, como los aprendió de memoria, a. k. una.
‫Si estás en la universidad y estudiaste demasiado los materiales del curso, los has memorizado
‫de memoria cuando llegas a un examen de práctica o un examen final con preguntas que no has visto antes.
‫Si ha memorizado todo aquí, en lugar de simplemente aprender los patrones inherentes de resolución de problemas de los materiales del
‫curso, no le irá muy bien en el examen de práctica o en el examen final.
‫Entonces no vas a poder generalizar muy bien.
‫Y, por lo tanto, la detención anticipada ayuda a evitar que nuestro modelo se adapte demasiado a los materiales del curso, a. k. una. el conjunto de entrenamiento,
‫de modo que cuando se trata de un conjunto de datos que nuestro modelo no ha visto antes, pueda funcionar bien.
‫Digamos que en acción creará una parada anticipada en la devolución de llamada.
‫Iremos aquí así.
‫Deteniendo temprano la devolución de llamada y lo cambiaremos para marcar hacia abajo.
‫Maravilloso.
‫Entonces, si subimos aquí, podríamos ir a que los cuidadores de flujo detengan antes la devolución de llamada y esto debería llevarnos
‫a la documentación.
‫Ahí vamos, parando temprano.
‫Entonces, eso es lo que puede verificar, su entrenamiento de parada cuando una cantidad monitoreada ha dejado de mejorar.
‫Hagámoslo así aquí.
‫¿Por qué no?
‫Un hermoso.
‫Y escribiremos una pequeña nota aquí.
‫La detención anticipada ayuda a evitar que nuestro modelo se sobreajuste al detener el entrenamiento si una determinada métrica de evaluación deja de
‫mejorar.
‫Por lo tanto, configurar la parada temprana es bastante simple, por lo que crearemos una devolución
‫de llamada de parada temprana e iremos a las devoluciones de llamada de las águilas a los cuidadores y la parada temprana.
‫Maravilloso y lo queremos monitorear.
‫Así que estos son los parámetros a los que lo pasamos por defecto.
‫Supervisa la pérdida de validación.
‫Así que veremos esto en un segundo cuando ejecutemos un modelo.
‫Pero podríamos elegir validación, precisión.
‫Y ahora puede elegir la pérdida de validación si lo desea, pero vamos a elegir la validación, la
‫precisión y le daremos el valor de tres para el paciente.
‫¿Cuál es el número de épocas del paciente sin mejoría después de las cuales se interrumpirá el entrenamiento?
‫Mmm.
‫¿Qué es una época?
‫Bueno, averigüémoslo en el siguiente video.
‫Creo que sí.
‫Ejecutaremos esto.
‫Estos harán estas devoluciones de llamada y esta función de modelo tendrá mucho más sentido una vez
‫que comencemos a entrenar un modelo.
‫Así que así de temprano está listo para detener la devolución de llamada.
‫Vamos a monitorear la precisión de la validación tan pronto como deje de mejorar durante tres épocas, dejaremos de
‫entrenar nuestro modelo.
‫Entonces, en los próximos videos, lo que podríamos hacer es que creo que definitivamente estamos bien y realmente listos para
‫comenzar a entrenar un modelo.
‫Entonces, si volvemos a Elkanah, en lo que estamos enfocados, elegimos un modelo de Tensor Flow que se adapta a nuestro
‫centro y se adapta a nuestro problema.
‫Hemos convertido nuestros datos en Tensas.
‫Ahora es el momento de ajustar un modelo a los datos de entrenamiento y hacer una predicción.
‫Entonces, ¿qué tal si hacemos una función para entrenar un modelo?