‫Được rồi.
‫Vì vậy, chúng tôi đã có một cuộc gọi lại với hội đồng quản trị căng thẳng, điều này sẽ giúp chúng tôi theo dõi hiệu suất của mô hình của chúng tôi khi
‫nó được đào tạo.
‫Vì vậy, hãy tìm hiểu xem nó có học đúng hay không, nó có học tốt hay không?
‫Bây giờ chúng ta hãy tạo một điểm dừng sớm và gọi lại.
‫Dừng lại sớm giúp tránh ăn quá nhiều.
‫Vì vậy, mô hình của chúng tôi học tập dữ liệu đào tạo quá tốt bằng cách dừng một mô hình khi một số liệu đánh giá
‫nhất định ngừng cải thiện.
‫Vì vậy, nếu một mô hình đào tạo quá lâu, nó thực sự có thể làm rất tốt trong việc tìm kiếm các mẫu trong một tập
‫dữ liệu nhất định mà nó không thể sử dụng các mẫu đó trên một tập dữ liệu khác.
‫Vì vậy, nó không khái quát hóa tốt.
‫Vì vậy, nếu chúng ta quay trở lại kỳ thi của mình.
‫Nếu bạn học quá kỹ các tài liệu khóa học giống như bạn đã học thuộc lòng.
‫AK.
‫Nếu bạn đang học đại học và bạn học quá chăm chỉ vào các tài liệu khóa học, bạn sẽ ghi nhớ
‫chúng thuộc lòng.
‫Khi bạn đến một kỳ thi thực hành hoặc một kỳ thi cuối kỳ với những câu hỏi mà bạn chưa từng xem qua.
‫Nếu bạn đã ghi nhớ tất cả mọi thứ ở đây, thay vì chỉ học các mẫu giải quyết vấn đề vốn có của tài
‫liệu khóa học, bạn sẽ không làm tốt bài kiểm tra thực hành hoặc bài kiểm tra cuối kỳ, vì
‫vậy bạn sẽ không thể để khái quát hóa rất tốt.
‫Và vì vậy, việc dừng lại sớm sẽ giúp mô hình của chúng tôi không bị trang bị quá nhiều tài liệu khóa học, a. k. một. tập hợp đào tạo, để
‫khi nói đến tập dữ liệu mà mô hình của chúng tôi chưa từng thấy trước đây, nó có thể hoạt động tốt.
‫Hãy xem nó trong hành động.
‫Chúng tôi sẽ tạo một cuộc gọi lại dừng sớm.
‫Chúng ta sẽ đến đây như thế này.
‫Sớm ngừng gọi lại và chúng tôi sẽ thay đổi điều đó để chế nhạo.
‫Tuyệt vời.
‫Và vì vậy nếu chúng ta đi lên đây, chúng ta có thể gọi lại TensorFlow, người chăm sóc, dừng sớm.
‫Và điều này sẽ đưa chúng ta đến tài liệu.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Dừng lại sớm.
‫Vì vậy, đó là những gì bạn có thể kiểm tra ở đó.
‫Ngừng đào tạo khi số lượng được giám sát không còn cải thiện.
‫Hãy làm điều đó.
‫Có thể chỉ cần liên kết này ở đây.
‫Tại sao không?
‫Một tuyệt đẹp và chúng tôi sẽ viết một lưu ý nhỏ ở đây.
‫Việc dừng sớm giúp ngăn mô hình của chúng tôi không bị trang bị quá mức bằng cách ngừng đào tạo nếu một số liệu đánh giá nhất định ngừng
‫cải thiện.
‫Vì vậy, để thiết lập điểm dừng sớm là khá đơn giản.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ tạo ra lệnh gọi lại dừng sớm và chúng tôi sẽ dừng sớm tương đương với các cuộc gọi lại và dừng sớm của
‫TF Carer.
‫Tuyệt vời và chúng tôi muốn nó theo dõi.
‫Vì vậy, đây là các thông số.
‫Chúng tôi chuyển nó cho bạn theo mặc định.
‫Nó giám sát việc mất xác thực.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ thấy điều này sau một giây khi chúng ta chạy một mô hình, nhưng chúng ta có thể chọn xác thực, độ chính xác
‫và bây giờ bạn có thể chọn mất xác thực nếu bạn muốn.
‫Nhưng chúng tôi sẽ chọn độ chính xác xác thực và chúng tôi sẽ cung cấp cho nó giá trị của bệnh nhân là ba.
‫Số kỷ nguyên không cải thiện của bệnh nhân là bao nhiêu, sau đó sẽ ngừng đào tạo?
‫Hừ!
‫Kỷ nguyên là gì?
‫Vâng, hãy tìm hiểu điều đó trong video tiếp theo.
‫Tôi nghĩ vậy.
‫Chúng tôi sẽ chỉ chạy cái này.
‫Chúng sẽ thực hiện các lệnh gọi lại này cũng như chức năng của mô hình này.
‫Tôi sẽ có ý nghĩa hơn khi chúng ta bắt đầu đào tạo một người mẫu.
‫Vì vậy, đó là cách sẵn sàng cho việc gọi lại dừng sớm.
‫Chúng tôi sẽ theo dõi độ chính xác của việc xác nhận.
‫Ngay sau khi nó ngừng cải thiện trong ba kỷ nguyên, chúng tôi sẽ ngừng đào tạo mô hình của mình.
‫Vì vậy, trong một vài video tiếp theo, những gì chúng tôi có thể làm là tôi nghĩ rằng chúng tôi chắc chắn đã khỏe và thực sự sẵn sàng
‫để bắt đầu đào tạo một người mẫu.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi quay lại bài phát biểu chính của mình, điều chúng tôi tập trung vào, chúng tôi đã chọn một mô hình từ TensorFlow cho phù hợp với trung
‫tâm TensorFlow của chúng tôi để phù hợp với vấn đề của chúng tôi.
‫Chúng tôi đã biến dữ liệu của mình thành các thì.
‫Bây giờ là lúc để phù hợp với một mô hình với dữ liệu đào tạo và đưa ra dự đoán.
‫Vì vậy, làm thế nào về việc chúng tôi tạo ra một chức năng để đào tạo một mô hình?