深度学习总结(十一)——early stopping

最新推荐文章于 2025-04-11 09:29:15 发布
最新推荐文章于 2025-04-11 09:29:15 发布
阅读量2.2w 收藏 15
点赞数 1
分类专栏： 深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/manong_wxd/article/details/78745145
版权
早停（Early Stopping）是一种有效防止过拟合的策略，它能在模型达到最佳泛化能力时终止训练，避免继续训练导致的过拟合。与L2正则化类似，但早停无需多次尝试不同正则化参数，能一次性找到较好的模型权重。然而，早停方法将优化和正则化过程结合，使得调整模型变得更加复杂，可能在成本函数未达到理想状态时就提前停止训练。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

这里写图片描述

这里写图片描述

在训练中，我们希望在中间箭头的位置停止训练。而Early stopping就可以实现该功能，这时获得的模型泛化能力较强，还可以得到一个中等大小的w的弗罗贝尼乌斯范数。其与L2正则化相似，选择参数w范数较小的神经网络。

可以用L2正则化代替early stopping。因为只要训练的时间足够长，多试几个lambda。总可以得到比较好的结果。

Early stopping:
优点：只运行一次梯度下降，我们就可以找出w的较小值，中间值和较大值。而无需尝试L2正则化超级参数lambda的很多值。

缺点：不能独立地处理以上两个问题，使得要考虑的东西变得复杂。举例如下：

最低0.47元/天 解锁文章
[nlp] 深度学习技巧（防止过拟合）——Early Stopping 早停法
心宝的博客
03-18 5254
参考：https://www.datalearner.com/blog/1051537860479157#2.2%E3%80%81%E5%81%9C%E6%AD%A2%E6%A0%87%E5%87%86%E9%80%89%E6%8B%A9%E8%A7%84%E5%88%99 一、早停法简介（Early Stopping） 当我们训练深度学习神经网络的时候通常希望能获得最好的泛化性能（general...
深度学习入门教程——基础概念，以及不同深度学习框架之间的差异和联系
AI天才研究院
08-09 1274
深度学习（Deep Learning）是指利用多层次神经网络对数据进行学习的一种机器学习方法。它的特点是通过深层次神经网络建立起多个非线性模型，从而可以处理高维度、多样化的数据，并最终得出预测结果。深度学习在图像识别、文本识别、语音识别、无人驾驶等领域有广泛应用。本文将系统、全面地介绍深度学习的相关概念和技术，让读者能够快速了解深度学习的基本知识、技术路线和发展方向。本文面向没有任何机器学习或深度学习基础的读者，力求提供最简单易懂的深度学习入门教程。
pytorch学习笔记（十五）————Early Stop，Dropout
weixin_43886278的博客
02-17 4727
pytorch学习笔记（十五）————Early Stop，Dropout，SGD目录Early StopDropoutSGD随机梯度下降 目录 Early Stop （1）Early Stop的概念 Early Stop的概念非常简单，在我们一般训练中，经常由于过拟合导致在训练集上的效果好，而在测试集上的效果非常差。因此我们可以让训练提前停止，在测试集上达到最好的效果时候就停止训练，而不是等到...
keras的EarlyStopping使用与技巧
wuruivv的博客
10-29 6601
Early Stopping是什么 具体EarlyStopping的使用请参考官方文档和源代码。 EarlyStopping是Callbacks的一种，callbacks用于指定在每个epoch开始和结束的时候进行哪种特定操作。Callbacks中有一些设置好的接口，可以直接使用，如’acc’, 'val_acc’, ’loss’ 和 ’val_loss’等等。 EarlyStopping则是用于提前停止训练的callbacks。具体地，可以达到当训练集上的loss不在减小（即减小的程度小于某个阈.
《Python机器学习基础教程》第六章模型调优与正则化6.11 提前停止（Early Stopping）：防止过拟合，提升模型泛化能力
代码学习，前言技术分享，深度分析编程技术，普及科普编程技术
03-24 938
提前停止（Early Stopping）是一种在训练过程中防止过拟合的技术。其基本思想是在验证集上的性能不再改善时提前终止训练。通过这种方式，可以避免模型在训练数据上过度拟合，从而提高模型的泛化能力。我们可以通过自定义监控指标来实现更复杂的提前停止逻辑。例如，我们可以监控验证集上的R²分数。
【机器学习】概念复习 early stop
littlemichelle
02-28 5202
https://www.jianshu.com/p/304e1023c4cb 随机森林的采样体现在哪方面？（阿里） Seq2Seq模型介绍一下 Lstm为什么能解决梯度消失问题？ lstm里面的状态更新是怎样的，各个门是怎样的？ 数据之间如果不是独立同分布的会怎样？ 在不少问题中要求样本（数据）采样自同一个分布是因为希望用训练数据集训练得到的模型可以合理用于测试集，使用同分布假设能够使得...
【深度学习篇】--神经网络中的调优一，超参数调优和Early_Stopping
L先生AI课堂
03-28 7834
一、前述 调优对于模型训练速度，准确率方面至关重要，所以本文对神经网络中的调优做一个总结。 二、神经网络超参数调优 1、适当调整隐藏层数 对于许多问题，你可以开始只用一个隐藏层，就可以获得不错的结果，比如对于复杂的问题我们可以在隐藏层上使用足够多的神经元就行了， 很长一段时间人们满足了就没有去探索深度神经网络， 但是深度神经网络有更高的参数效率，神经元个数可以指数倍减少，并且训练起来也更快...
Early Stopping（早停机制）
最新发布
weixin_63052030的博客
04-11 447
早停（Early Stopping）是一种防止模型过拟合的正则化*策略，它在模型训练过程中监控某个指标（通常是验证集的 loss 或 accuracy），
Early Stopping | but when?
qq_32110859的博客
01-28 921
https://page.mi.fu-berlin.de/prechelt/Biblio/stop_tricks1997.pdf 摘要 early stop应该是validation-based，但实际中，总是基于an ad-hoc fashion或是training is stopped interactively 基于临时的策略或是交互的方式停止训练，交互的方式个人理解就是工程师观察l...
深度学习Week11——利用TensorFlow实现运动鞋识别
Ying_xiaotao的博客
04-26 819
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客K同学啊 | 接辅导、项目定制本篇内容分为两个部分，前面部分是学习K同学给的算法知识点以及复现，后半部分是自己的拓展与未解决的问题。
early-stopping-pytorch:提前停止PyTorch
05-10
提前停止PyTorch 提早停止是一种正则化形式，用于避免过度拟合训练数据集。 提前停止跟踪验证损失，如果损失连续连续几个时期停止减少，则训练将停止。 该EarlyStopping类pytorchtool.py用于创建一个对象来跟踪验证损失的同时培养了模型。 每当验证损失减少时，它将保存模型的检查点。 我们在EarlyStopping类中将patience参数设置为在上次验证损失改善后要中断训练循环之前我们要等待多少个时期。 在笔记本中，有一个简单的示例说明如何使用EarlyStopping类。 下面是示例笔记本的图，该图显示了在模型开始过拟合之前，EarlyStopping对象所做的最后一个检查点。 耐心设定为20。 用法 您可以通过单击以下按钮直接在浏览器中运行该项目： ，也可以将项目克隆到计算机上，然后安装需求文本文件中指定的必需pip软件包。 pip install -r r
机器学习训练模型中的提前停止（Early stopping）
凡人转
08-24 1万+
提前停止的作用 提前停止（英语：early stopping）是一种在使用诸如梯度下降之类的迭代优化方法时，可对抗过拟合的正则化方法。 实现 基于tensorflow平台。 #导入 from keras.callbacks import EarlyStopping 定义相关参数 montier=EarlyStopping(monitor = EarlyStopping(monitor='val_loss', min_delta=1e-3, patience=5, verbose=1, mode='auto
深度学习技巧之Early Stopping（早停法）
热门推荐
技术践行者
01-06 2万+
深度学习技巧之Early Stopping（早停法） | 数据学习者官方网站(Datalearner) 当我们训练深度学习神经网络的时候通常希望能获得最好的泛化性能（generalization performance，即可以很好地拟合数据）。但是所有的标准深度学习神经网络结构如全连接多层感知机都很容易过拟合：当网络在训练集上表现越来越好，错误率越来越低的时候，实际上在某一刻，它在测试集的表现已经开始变差。早停法就是一种防止深度学习网络模型过拟合的方法。https://www.datalearner.com
防止过拟合之提前终止（Early Stopping）
magic东的博客
01-29 5080
当我们训练深度学习神经网络的时候通常希望能获得最好的泛化性能。但是所有的标准深度学习神经网络结构如MLP都很容易过拟合：当网络在训练集上的错误率越来越低的时候，实际上在某一刻，它在测试集的表现已经开始变差。一个简单且有效的方法便是提前终止（Early Stopping）
神经网络中的Early Stop
一亩半分地
07-01 1万+
神经网络中的Early Stop神经网络中具体的做法如下： 1. 首先将训练数据划分为训练集和验证集（划分比例为2:1）； 2. 在训练集上进行训练，并且在验证集上获取测试结果（比如每隔５个epoch测试一下），随着epoch的增加，如果在验证集上发现测试误差上升，则停止训练； 3. 将停止之后的权重作为网络的最终参数。 注：Early Stop能够防止过拟合。 Split the trai
入理解深度学习——正则化（Regularization）：提前终止（Early Stopping）
冯·诺依曼
05-28 1万+
为了更好地利用这一额外的数据，我们可以在完成提前终止的首次训练之后，进行额外的训练。在第二轮，即额外的训练步骤中，所有的训练数据都被包括在内。除了由于限制训练的迭代次数而明显减少的计算成本，还带来了正则化的益处（不需要添加惩罚项的代价函数或计算这种附加项的梯度）。大多数超参数的选择必须使用高代价的猜测和检查过程，我们需要在训练开始时猜测一个超参数，然后运行几个步骤检查它的训练效果。当训练有足够的表示能力甚至会过拟合的大模型时，我们经常观察到，训练误差会随着时间的推移逐渐降低但验证集的误差会再次上升。
深度学习早停（early stop）训练策略
帆的博客
07-13 2361
早停（Early Stopping）是一种防止深度学习模型过拟合的正则化技术。在训练过程中，当模型在验证集上的性能不再显著提高时，早停策略会提前停止训练。这样可以避免模型在训练集上表现得越来越好，但在验证集上表现变差。这个PyTorch示例展示了如何实现早停策略，以防止模型过拟合并提高验证集上的性能。以下是一个使用PyTorch实现早停策略的例子，同样使用MNIST手写数字数据集。这个例子演示了如何使用早停策略来防止模型过拟合，从而提高模型在验证集上的性能。
早停止（Early Stopping）-PyTorch版本（代码使用教程）
lihaiyuan_0324的博客
10-27 4167
patience：上次模型在验证集上损失降低之后等待的epoch，此处设置为20。verbose：默认为False，是否显示loss具体下降了多少。counter：用于统计等待了多少个epoch，大于你设置的patience之后，就会停止循环。best_score：记录模型评估的最好loss，用于比较。early_step：默认为False，如果为True，模型就停止循环。：默认为正无穷(np.Inf)， 模型评估损失函数的最小值。delta。
深度学习callback
03-01
### 关于深度学习 Callback 的使用方法及常见问题 #### 定义与作用 Callback 是一种用于扩展训练过程的功能接口，在 TensorFlow 和 Keras 中广泛应用。通过回调机制可以在不同阶段执行特定操作，如保存最佳模型、记录日志、调整学习率等[^2]。 #### 基本用法示例 下面是一个简单的例子展示了如何定义并应用 `ModelCheckpoint` 来自动保存最优权重文件： ```python from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint checkpoint_callback = ModelCheckpoint( filepath='best_model.h5', monitor='val_loss', # 监控验证集损失值 save_best_only=True, mode='min' ) model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[checkpoint_callback]) ``` 此代码片段会在每次 epoch 结束时评估验证集上的表现，并仅当新的最低 val_loss 出现时才更新本地磁盘中的 h5 文件。 #### 学习率调度器 (Learning Rate Scheduler) 为了实现更灵活的学习速率控制策略，可以利用内置的 `ReduceLROnPlateau` 或者自定义一个基于性能指标变化规律来动态调节 LR 的方案: ```python from tensorflow.keras.callbacks import ReduceLROnPlateau reduce_lr_callback = ReduceLROnPlateau(monitor='val_accuracy', factor=0.2, patience=5, min_lr=0.0001) history = model.fit(... ,callbacks=[reduce_lr_callback]) ``` 这段脚本会监控验证集中准确度的变化情况；如果连续五轮没有提升，则降低当前学习率为原来的百分之二十直到达到最小阈值为止。 #### TensorBoard 日志记录 TensorFlow 自带强大的可视化工具 —— TensorBoard 可以帮助开发者更好地理解和调试神经网络内部运作状况。只需简单配置如下所示即可开启这项功能： ```python import os from datetime import datetime from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard log_dir = "./logs/fit/" + datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S") tensorboard_callback = TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1) model.fit(... ,callbacks=[tensorboard_callback]) ``` 上述设置将会创建一个新的目录存储运行期间产生的各种统计数据以便后续分析查看。 #### Early Stopping 提前终止 为了避免过拟合现象的发生以及节省不必要的计算资源浪费，“提前停止”是一种非常有效的手段之一。它允许算法在检测到一定数量迭代内无明显改进的情况下立即结束整个流程而不必等到预定的最大次数完成： ```python from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping early_stopping_callback = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=7) model.fit(... ,callbacks=[early_stopping_callback]) ``` 这里设置了监视对象为验证集误差(`val_loss`)，并且给予七次机会去寻找更低水平的结果；一旦超出这个范围就触发中断事件。 #### 进阶技巧与其他注意事项 除了以上提到的基础类之外还有许多其他类型的回调函数可供选择，比如 CSVLogger 将历史信息导出成表格形式方便后期处理；LambdaCallback 则提供了更大的灵活性让用户编写任意逻辑作为响应动作等等。值得注意的是并非所有的场景都需要启用全部特性，应当根据实际需求合理挑选组合从而获得最理想的效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值