keras ReduceLROnPlateau和EarlyStopping

最新推荐文章于 2025-09-25 02:43:39 发布

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本文介绍了在深度学习模型训练中，如何使用ReduceLROnPlateau回调函数动态调整学习率，以应对训练后期可能出现的loss和accuracy波动。当`val_accuracy`在`patience`个epoch内不再提升时，学习率会按`factor`减少，防止过拟合。同时，还探讨了早停策略（EarlyStopping）的使用，如果`val_accuracy`连续下降，训练将提前终止，以避免过拟合。`patience`参数在早停策略中应设置得比学习率调整策略更大，以确保模型有足够的时间收敛。这两个策略结合使用能够优化模型性能并提高训练效率。

monitor：监测的值，可以是accuracy，val_loss,val_accuracy
factor：缩放学习率的值，学习率将以lr = lr*factor的形式被减少
patience：当patience个epoch过去而模型性能不提升时，学习率减少的动作会被触发
mode：‘auto’，‘min’，‘max’之一 默认‘auto’就行
epsilon：阈值，用来确定是否进入检测值的“平原区”
cooldown：学习率减少后，会经过cooldown个epoch才重新进行正常操作
min_lr：学习率最小值，能缩小到的下限
 
Reduce=ReduceLROnPlateau(monitor='val_accuracy',
                         factor=0.1,
                         patience=