在pytorch中利用earlystopping。通过学习github源进行下面的笔记记录。
早停机制是一种正则化的手段，用于避免训练数据集上的过拟合。早期停止会跟踪验证损失（val_loss），如果损失连续几个 epoch 停止下降，训练就会停止。
pytorchtool.py 中的 EarlyStopping 类用于创建一个对象，以便在训练 PyTorch 模型时跟踪验证损失。每次验证丢失减少时，它都会保存模型的一个检查点
我们在EarlyStopping类中设置了patience参数，即在最后一次验证损失改善后，我们希望在中断训练循环之前等待多少个epochs。
如何使用
参考链接：https://blog.csdn.net/qq_37430422/article/details/103638681
作者更加详细的案例链接
最后
以上就是舒适白开水最近收集整理的关于pytorchtools的使用-早停机制（EarlyStopping）的全部内容，更多相关pytorchtools内容请搜索靠谱客的其他文章。
本图文内容来源于网友提供，作为学习参考使用，或来自网络收集整理，版权属于原作者所有。
发表评论 取消回复