args.patience

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#人工智能 #机器学习

args.patience 通常出现在深度学习训练过程中，用于控制早停（early stopping）机制中的一个参数。早停是一种防止模型过拟合的技术，通过监控模型在验证集上的表现来决定是否终止训练。

早停（Early Stopping）机制

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。

args.patience 详解

  • 定义: args.patience 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patience指定的周期数，训练过程将继续进行。

  • 参数:

    • 类型: 整数值。
    • 含义: args.patience的值越大，允许的无改进周期数就越多，训练过程可以继续更长时间；相反，值越小，则在性能未改进时会更早停止训练。
    • </
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代码 `self.stopper, self.stop = EarlyStopping(patience=self.args.patience), False` 只是对早停机制和停止标志进行了初始化，此时早停机制并未开启。 `EarlyStopping` 类的实例化 `EarlyStopping(patience=self...
test_metrics, val_metrics = train_model( args.model, args.seq_length, args.batch_size, args.epochs, args.patience, args.frame_length, args.hop_length, args.filter_window_size,我该怎么换成我在代码中选择参数而不是在配置中修改
04-18
然后调用train_model(model_args, data_args, training_args) 用户希望将这些参数在代码中动态设置，而不是从文件读取。因此，只需要在代码中直接实例化这些参数类，并传入所需参数即可。 另外，引用[1]中提到了...
def setup(self, op_num): """ Initialize the datasets, model, loss and optimizer """ args = self.args # Consider the gpu or cpu condition if torch.cuda.is_available(): self.device = torch.device("cuda") self.device_count = torch.cuda.device_count() print('using {} gpus'.format(self.device_count)) assert args.batch_size % self.device_count == 0, "batch size should be divided by device count" else: # warnings.warn("gpu is not available") self.device = torch.device("cpu") self.device_count = 1 print('using {} cpu'.format(self.device_count)) # Load the datasets Dataset = getattr(datasets, args.dataset_name) self.datasets = {} self.datasets['train'], self.datasets['val'], self.datasets['test'] = Dataset().data_prepare(args, op_num) self.dataloaders = {x: torch.utils.data.DataLoader(self.datasets[x], batch_size=(args.batch_size if x == 'train' else 50), shuffle=(True if x == 'train' else False), drop_last=(True if x == 'test' else False), num_workers=args.num_workers, pin_memory=(True if self.device == 'cuda' else False)) for x in ['train', 'val', 'test']} # Define the model self.num_sensor = Dataset.num_sensor self.num_classes = Dataset.num_classes self.model = getattr(models, args.model_name)(args, in_channel=self.num_sensor, out_channel=self.num_classes) if self.device_count > 1: self.model = torch.nn.DataParallel(self.model) # Define the optimizer and learning rate decay self.optimizer = optim.AdamW(self.model.parameters(), lr=args.lr) self.lr_scheduler = optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(self.optimizer, 'min', patience=args.patience, min_lr=args.min_lr, verbose=True) # Invert the model and define the loss self.model.to(self.device) self.criterion = nn.CrossEntropyLoss()解释一下这段按代码
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08-04 2033
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。
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