pytorchtools的使用-早停机制（EarlyStopping）

最新推荐文章于 2025-02-25 08:41:46 发布
最新推荐文章于 2025-02-25 08:41:46 发布
阅读量6.7k 收藏 7
点赞数 1
分类专栏： 生活中的小问题记录
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/peacefairy/article/details/115133048
版权
早停策略是一种有效的防止过拟合的方法，它通过监测验证集损失来决定何时停止训练。在PyTorch中，可以利用pytorchtools库的EarlyStopping类实现这一功能。该类会在验证损失降低时保存模型，并在设定的patience参数个epochs内未见损失降低后结束训练。使用时，只需实例化EarlyStopping对象并将其与训练循环结合即可。

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

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.youkuaiyun.com/qq_37430422/article/details/103638681

作者更加详细的案例链接

pytorch-tools:默认情况下未在PyTorch中实现的有用的PyTorch功能和模块
05-14
火炬工具 安装 要求： PyTorch >= 1.0.0 Torchivision Numpy >= 1.0.0 # In order to install the latest (beta) use pip install git+https://github.com/pabloppp/pytorch-tools -U # if you want to install a specific version to avoid breaking changes (for example, v0.2.6), use pip install git+https://github.com/pabloppp/pytorch-tools@0.2.7 -U 当前可用的工具 优化器 比较表摘自以及解释此最新改进的文章 数据集 LR时间表 Imagenette大小128，5个时代 Imagewoof
Pytorch实现Early Stopping --- 已解决
喵喵love的博客
12-22 7436
楼主这两天在研究torch，思考它能不能像tf中一样有Early Stopping机制，查阅了一些资料，主要参考了这篇博客，总结一下： 实现方法 安装pytorchtools，而后直引入Early Stopping。 代码： # 引入 EarlyStopping from pytorchtools import EarlyStopping import torch.utils.data as Data # 用于创建 DataLoader import torch.nn as nn 结合伪代码进行讲解： m
早停机制（Early Stopping）详解
最新发布
2401_86968005的博客
02-25 863
是一种通过监控验证集性能来防止模型过拟合的正则化方法。其核心思想是：当模型在验证集上的表现开始下降时，提前终止训练过程。
深度学习早停机制（Early Stopping）与早退机制（Early exiting）
m0_73832962的博客
11-28 6970
早停机制，一种机器学习模型调优策略，提升调优效率下图损失值明显经过了欠拟合到过拟合使用早停机制后，模型不再过拟合模型早停是面向模型训练过程的。而在模型内部，也会出现类似的现象，这一现象被叫做过度思考(Overthinking)现象，好比爱迪生让助理计算灯泡的容积。一个博士生助理将问题过度复杂化，计算半天计算不出来。而一个头脑清晰的普通助理反而可以直接用灯泡能容纳的水量，很快就计算出容积。
Early Stopping 早停法原理与实现
weixin_48018951的博客
04-24 4353
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，可以更好地拟合数据。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。 当模型在训练集上表现很好，在验证集上表现很差的时候，我们认为模型出现了过拟合的情况，early stoppping 就是用来预防过拟合的一种方法，简单且有效。
keras中的早停机制EarlyStopping与回调函数ReduceLROnPlateau
JJJAY
11-19 1993
ReduceLROnPlateau与EarlyStopping配合使用训练模型，会非常方便。
早停机制：避免过度训练
AI天才研究院
04-30 873
*早停机制：避免过度训练 1.背景介绍 1.1 过度训练的问题 在机器学习和深度学习领域中,过度训练(Overfitting)是一个常见且严重的问题。当模型在训练数据上表现良好,但在新的、未见过的数据上表现不佳时,就发生了过度训练。这种情况下,模型过于
early-stopping-pytorch:提前停止PyTorch
05-10
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...
pytorch-tools:PyTorch的工具箱
03-10
还建议安装NVIDIA Apex，以允许使用其他优化器 pip install ---upgrade -v --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" git+https://github.com/NVIDIA/apex.git
Balanced-DataParallel:这里是改进了pytorch的DataParallel，使用了平衡第一个GPU的显存使用量
03-21
平衡数据并行这里是改进了pytorch的DataParallel，使用了平衡第一个GPU的显存使用量本代码来自transformer-XL： : 代码不是本人写的，但是感觉很好用，就分享一下。怎么使用：这个BalancedDataParallel类使用起来和...
pytorch和pycocotools的安装
nshk1031的博客
12-24 3788
记录一下自己安装pytorch 和 pycocotools一，pytorch 安装 一，pytorch 安装 参考博客 首先保证你有python3.6/3.7的环境,可以在官网或者清华镜像网站上下载Anaconda3. 出现以下界面表示安装成功
PyTorch框架中使用早停止Early Stopping（含详细代码）
热门推荐
t18438605018的博客
03-21 4万+
文章目录1.什么是早停止？为什么使用早停止？2.如何使用早停止？3. Refferences 1.什么是早停止？为什么使用早停止？ 早停止（Early Stopping）是 当达到某种或某些条件时，认为模型已经收敛，结束模型训练，保存现有模型的一种手段。 机器学习或深度学习中，有很大一批算法是依靠梯度下降，求来优化模型的。是通过更新参数，让Loss往小的方向走，来优化模型的。可参考BP神经网络推导过程详解 关于模型何时收敛（模型训练好了，性能达到要求了或不能再优化了），此时我们可以采取一些判断标准： 1.验
深度学习早停（early stop）训练策略
帆的博客
07-13 2065
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。
目标检测 YOLOv5 - 早停机制（Early Stopping）
二分掌柜的
09-07 1万+
目标检测 YOLOv5 - 早停机制（Early Stopping） flyfish Early Stopping but when? YOLOv5:v5的版本没有早停机制，在2021年9月5日后的版本更新了早停机制 EarlyStopper updates #4679（Sep 5, 2021） 参数 patience：训练了多少个epoch，如果模型效果未提升，就让模型提前停止训练。 fitness监控的是增大的数值，例如mAP，如果mAP在连续训练patience次内没有增加就停止训练。 ##如何使用
args.patience
weixin_44012667的博客
08-08 497
早停的基本思想是：在训练过程中，如果模型在验证集上的表现没有显著改进，则停止训练，以防止模型在训练集上过拟合。定义: 是早停机制中的一个参数，用于指定在验证集上的性能没有提升的情况下，最多允许多少个训练周期（epochs）不改进后才停止训练。作用: 它控制了模型在验证集上的性能没有提升的宽限期。即使模型的性能在某些周期中没有改进，只要不超过指定的周期数，训练过程将继续进行。参数:假设在训练过程中， 设置为 5，这意味着如果验证集上的性能在 5 个连续的周期中没有提高，则训练将被停止。这样做是为了避免无谓的
深度学习之Early Stopping:TensorFlow中的早停机制示例及说明
qq_28955669的博客
05-22 1373
本文简单说明了TensorFlow中的EarlyStopping早停回调的使用方法。
深度学习中的早停法
weixin_71458119的博客
08-04 1131
当验证集损失值低于当前最佳损失时，更新最佳损失并重置耐心计数器。如果验证集损失连续不降，耐心计数器超过设定的耐心值时，早停就会被触发，训练过程停止。当验证集损失连续几个epoch没有下降或者停止减少时，表示模型可能已经过拟合或者陷入局部最优点，这时候早停就会被触发。早停法（Early Stopping）是一种用于防止模型过拟合的技术，在训练过程中监视验证集（或者测试集）上的损失值。总结来说，早停的设立限制是基于耐心参数和最佳损失值，用来判断模型是否应该停止训练以避免过拟合。每次验证后，如果当前的。
深度学习之早停策略EarlyStopping以及保存测试集准确率最高的模型ModelCheckpoint
starlet_kiss的博客
09-08 1万+
在训练神经网络时，如果epochs设置的过多，导致最终结束时测试集上模型的准确率比较低，而我们却想保存准确率最高时候的模型参数，这就需要用到Early Stopping以及ModelCheckpoint。 一.早停策略之EarlyStopping EarlyStopping是用于提前停止训练的callbacks，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。简而言之，就是可以达到当测试集上的loss不再减小（即减小的程度小于某个阈值）的时候停止继续训练。 1.EarlyStop
pytorchtools 安装失败怎么办？
qq_39898066的博客
06-28 1735
问题： 解决方法： pip install pytorchtools -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
ImportError: cannot import name 'EarlyStopping' from 'pytorchtools'
11-28
该错误提示表明在pytorchtools模块中无法导入EarlyStopping类。可能的原因是pytorchtools模块中没有定义EarlyStopping类，或者在导入时出现了拼写错误或路径错误。以下是一些可能的解决方案： 1. 确保你已经正确安装了pytorchtools模块，并且版本是最新的。 2. 检查你的代码中是否正确导入了pytorchtools模块，并且拼写没有错误。 3. 检查pytorchtools模块中是否真的定义了EarlyStopping类，如果没有，你需要使用其他方法来实现你的目标。 4. 如果你使用的是相对路径导入pytorchtools模块，请确保你的文件结构正确，并且你的相对路径是正确的。 以下是一个可能的解决方案： ```python from pytorchtools.earlystopping import EarlyStopping ```
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