‫Tamamdır.
‫Bu nedenle, eğitim sırasında modelimizin performansını izlememize yardımcı olacak gergin bir yönetim kurulu geri çağrımız
‫var.
‫Yani doğru öğrenip öğrenmediğini, iyi yapıp yapmadığını anlamak?
‫Şimdi bir erken durdurma ve geri çağırma oluşturalım.
‫Erken durdurma, aşırı uyumu önlemeye yardımcı olur.
‫Dolayısıyla modelimiz, belirli bir değerlendirme metriği iyileşmeyi durdurduğunda bir modeli durdurarak eğitim verilerini
‫çok iyi öğrenir.
‫Yani bir model çok uzun süre eğitilirse, belirli bir veri setindeki kalıpları bulmada o kadar başarılı
‫olabilir ki, bu kalıpları başka bir veri setinde kullanamaz.
‫Bu yüzden iyi bir genelleme yapamıyor.
‫Sınavımıza geri dönecek olursak.
‫Kurs materyallerini ezberlemiş gibi çok iyi öğrenmiş olsaydınız.
‫AK.
‫Eğer üniversitedeyseniz ve ders materyalleri üzerinde çok çalıştıysanız, onları ezberlemişsinizdir.
‫Bir deneme sınavına veya final sınavına daha önce görmediğiniz sorularla geldiğinizde.
‫Ders materyallerinin doğasında var olan problem çözme kalıplarını öğrenmek yerine buradaki her şeyi ezberlediyseniz,
‫uygulama sınavında veya final sınavında çok başarılı olamayacaksınız, dolayısıyla çok
‫iyi genelleme yapamayacaksınız.
‫Bu nedenle erken durdurma, modelimizin kurs materyallerine aşırı uyum sağlamasını önlemeye yardımcı olur. k. a. Böylece modelimiz daha
‫önce görmediği bir veri seti söz konusu olduğunda iyi bir performans sergileyebilir.
‫İş başında görelim.
‫Bir erken durdurma geri çağrısı oluşturacağız.
‫Şöyle yapacağız.
‫Geri aramayı erken durdurun ve bunu taklit olarak değiştirelim.
‫Harika.
‫Ve eğer buraya çıkarsak, TensorFlow'a, bakıcıya, erken durdurma geri aramasına gidebiliriz.
‫Bu da bizi belgelere götürecektir.
‫İşte oldu.
‫Erken durma.
‫Yani buradan kontrol edebilirsiniz.
‫İzlenen bir miktar gelişmeyi durdurduğunda eğitimi durdurun.
‫Hadi yapalım şunu.
‫Bunu buraya bağlayabilirim.
‫Neden olmasın?
‫Güzel ve buraya küçük bir not yazacağız.
‫Erken durdurma, belirli bir değerlendirme metriğinin iyileşmesi durduğunda eğitimi durdurarak modelimizin aşırı uyum sağlamasını önlemeye yardımcı
‫olur.
‫Yani erken durdurmayı ayarlamak oldukça basittir.
‫Bu yüzden erken durdurma geri çağrısı oluşturacağız ve erken durdurma eşittir TF Carer'ın geri çağrıları ve erken durdurma yapacağız.
‫Harika ve biz bunun izlenmesini istiyoruz.
‫Yani parametreler bunlar.
‫Varsayılan olarak size iletiyoruz.
‫Doğrulama kaybını izler.
‫Bunu birazdan bir modeli çalıştırdığımızda göreceğiz, ancak doğrulamayı, doğruluğu seçebiliriz ve şimdi
‫isterseniz doğrulama kaybını seçebilirsiniz.
‫Ancak doğrulama doğruluğunu seçeceğiz ve buna üç hasta değeri vereceğiz.
‫Hastanın iyileşme göstermeyen epok sayısı nedir, bundan sonra eğitim durdurulacaktır?
‫Hmm.
‫Çağ nedir?
‫Bunu bir sonraki videoda öğrenelim.
‫Sanırım öyle.
‫Sadece bunu çalıştıracağız.
‫Bunlar, bu model işlevinin yanı sıra bu geri aramaları da yapacaktır.
‫Bir modeli eğitmeye başladığımızda çok daha anlamlı olacak.
‫İşte bu kadar erken geri aramayı durdurma hazır.
‫Doğrulama doğruluğunu izleyeceğiz.
‫Üç dönem boyunca iyileşme durur durmaz, modelimizi eğitmeyi bırakacağız.
‫Dolayısıyla önümüzdeki birkaç videoda yapabileceğimiz şey, bir modeli eğitmeye başlamak için kesinlikle hazır
‫olduğumuzu düşünüyorum.
‫Dolayısıyla, açılış konuşmamıza geri dönersek, odaklandığımız şey, sorunumuza uyması için TensorFlow hub'ımıza
‫uyacak şekilde TensorFlow'dan bir model seçtik.
‫Verilerimizi zaman kiplerine dönüştürdük.
‫Şimdi eğitim verilerine bir model uydurma ve bir tahmin yapma zamanı.
‫Peki bir modeli eğitmek için bir fonksiyon yapmaya ne dersiniz?