神经网络的优化（3）----Early Stopping

最新推荐文章于 2025-05-29 18:54:19 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pengchengliu/article/details/89375207
本文探讨了神经网络训练中的优化策略——Early Stopping。该方法通过在验证集上监控模型性能，提前终止训练，防止过拟合，以达到更好的泛化能力。通过实例分析，阐述了Early Stopping的工作原理及其在防止模型过拟合方面的重要性。

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

                                                                                                                                                   点击此处返回总目录

 

下面要讲的是，如果已经在training data上得到够好的结果。但是在testing data上的结果依然不好，你有什么可行的方法？

会介绍三个方法：early stopping、Regularization和dropout。其中early stopping和Regularization是很typical的方法，他们不是特别为深度学习设计的方法，是很传统的经典的方法。而dropout呢，是一个蛮有deep learning特色的方法。

 

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时序预测 | MATLAB实现BO-NARX和BO-LSTM贝叶斯优化神经网络股票价格预测比较
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07-02 1231
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机器学习之正则化（L1、L2以及Early Stopping、Dropout）
努力的小硬币
03-19 1670
正则化Regularization 正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 training data少的时候，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）（即在training上的结果好，但是在testing上的结果却很差）。 通常我们会将数据集分为training data、validation data、testing data 如下图，一般取得最好的train...
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
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
早停法（Early Stopping）到底是什么
最新发布
大摆王的博客
05-29 827
在每个训练轮次（epoch）中，模型先进行训练，计算训练数据的损失，并通过反向传播更新网络参数。训练完成后，模型切换到评估模式，计算验证集上的损失。如果当前验证损失低于之前记录的最佳损失，则更新最佳损失并重置计数器。反之，如果验证损失没有下降，计数器加1，当计数器达到耐心参数设定的值时，触发早停机制，停止训练。这段代码的目的是在训练神经网络时，通过早停法来防止模型过拟合，从而提高模型的泛化能力。
理论学习：使用early stopping解决神经网络过拟合问题，early stopping是什么？
llf000000的博客
03-18 862
Early stopping 是一种用来防止神经网络过拟合的正则化技术，其核心思想非常直接：在训练过程中定期检查模型在一个或多个验证集上的性能，并在性能不再显著提升时停止训练。这种方法既简单又有效，因为它利用了一个观察：训练误差通常随着训练过程的进行而持续减少，但验证误差（即模型在未见过的数据上的误差）在一定时期后往往会开始增加，这是过拟合的明显迹象。训练集用于训练模型，验证集用于监控模型的性能并决定何时停止训练，测试集用于评估最终模型的性能。的技术，它使得模型能够在保持泛化能力的同时最大化其性能。
early stopping 早停法代码
vivi_cin的博客
12-18 686
封装好的代码，直接使用。
[深度学习]-Early stopping的作用及代码
热门推荐
weixin_41449637的博客
05-14 2万+
1. Early stopping是什么？ 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。 2. Early stopping的作用？ 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...
基于人工神经网络的数字识别功能实现(具备Early-Stopping功能)
03-17
总的来说，这个项目展示了如何利用Keras这一强大的工具来实现基于人工神经网络的数字识别功能，并通过Early-Stopping策略优化训练过程，提高了模型的效率和泛化能力。这对于想要深入理解深度学习和神经网络的初学者...
神经网络与深度学习3小时PPT-邱锡鹏
11-25
本资源摘要信息涵盖了神经网络与深度学习的基础概念、机器学习、神经网络类型、优化方法、泛化错误、PAC学习理论等方面的知识点。 机器学习概述 机器学习是人工智能的一个分支，旨在让机器具有人类的智能，包括...
Keras实现具备Early-Stopping的人工神经网络数字识别
系统的核心功能包括构建神经网络模型、实现模型的训练和测试过程以及集成了Early-Stopping（早期停止）技术。Early-Stopping是一种防止过拟合的技术，它可以在验证集上的性能不再提升时自动停止训练过程，从而节省了...
early-stopping在xgboost的过拟合使用
kylin_learn的博客
01-02 4961
https://machinelearningmastery.com/avoid-overfitting-by-early-stopping-with-xgboost-in-python/ baseline，划分训练集测试集 # monitor training performance from numpy import loadtxt from xgboost import XGBClas...
EarlyStopping.jl：产生损失的迭代算法的提前停止标准
02-18
EarlyStopping.jl Linux 覆盖范围 一个小包，用于将早期停止准则应用于产生损失的迭代算法，以期将其应用于训练和优化机器学习模型。 包括在调查的停止标准：“早期停止-但是什么时候？”，在《神经网络：交易技巧》，第1版中。 G.奥尔，史宾格。 安装 using Pkg Pkg . add ( " EarlyStopping " ) 样品用法 此程序包中定义的EarlyStopper对象使用由某些外部算法生成的称为损失的数字序列-通常是某些迭代统计模型的训练损失或样本外损失-并确定这些损失何时下降得足以保证终止算法。 开箱即提供了以下“下列出的许多常用停止条件。 这是一个使用EarlyStopper对象检查其中两个条件（均触发停止）的示例： using EarlyStopping stopper = EarlyStopper ( Patience ( 2 ), N
论文研究-New Simple Early Stopping Criterion for LDPC Decoding Based on Variable-Node Message.pdf
08-16
一种新的基于变量节点信息的LDPC提前终止准则，刘文龙，马荣，本文提出了一种新的LDPC提前终止准则。此准则是基于译码迭代过程中不可靠变量节点个数的变化而来,可以以低计算复杂度有效的降低译�
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
机器学习与深度学习系列连载： 第二部分 深度学习（六）深度学习技巧3（Deep learning tips- Early stopping and Regularization）
Doctor Wu的博客
11-04 546
深度学习技巧3（ Early stopping and Regularization） 本节我们一起探讨 Early stopping and Regularization，这两个技巧不是深度学习特有的方法，是机器学习通用的方法。 Early stopping 在训练过程中，往往会得出训练的最后的结果还可能不如以前的，原因很有可能出现overfitting。 我们需要提前踩刹车，得出更好的效果。...
PyTorch-06 过拟合&欠拟合、Train-Val-Test划分、Regularization减轻防止overfitting、动量与学习率衰减、其他技巧Early Stop,Dropout
m0_37755995的博客
05-23 922
PyTorch-06 (过拟合&欠拟合、Train-Val-Test划分、Regularization减轻防止overfitting、动量与学习率衰减、其他技巧Tricks（Early Stop,Dropout）)
【CV知识学习】early stop、regularation、fine-tuning and some other trick to be known
weixin_30652491的博客
09-02 170
深度学习有不少的trick，而且这些trick有时还挺管用的，所以，了解一些trick还是必要的。上篇说的normalization、initialization就是trick的一种，下面再总结一下自己看Deep Learning Summer School, Montreal 2016总结的一些trick。请路过大牛指正~~~ early stop “早停止”很好理解，就是在vali...
神经网络中正确使用dropout
VioletHan7的博客
07-12 1万+
一、dropout目的 Dropout是在《ImageNet Classification with Deep Convolutional》这篇论文里提出来为了防止神经网络的过拟合。它的主要思想是让隐藏层的节点在每次迭代时(包括正向和反向传播)有一定几率(keep-prob)失效。这样来预防过拟合。它主要避免对某个节点的强依赖，让反向传播的修正值可以更加平衡的分布到各个参数上。还有如果一些节点失...
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