TensorFlow自定义EarlyStop回调函数实现损失指标监测

在深度学习中，我们通常需要在训练过程中监测模型的性能指标，并在达到特定条件时提前停止训练过程，以避免过拟合或减少不必要的计算开销。TensorFlow提供了Callback API来帮助我们实现这样的逻辑。本文将介绍如何使用TensorFlow自定义EarlyStop回调函数来通过监测损失指标来控制训练的提前停止。

首先，我们需要导入TensorFlow和相关的库：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.callbacks import Callback

接下来，我们定义一个名为EarlyStopByLoss的回调类，继承自Callback类。在这个类中，我们重写了回调函数的一些方法：

class EarlyStopByLoss(Cal