keras和tensorflow使用 keras.callbacks.EarlyStopping 提前结束训练

最新推荐文章于 2025-09-11 03:39:34 发布

原创

最新推荐文章于 2025-09-11 03:39:34 发布 · 1.1w 阅读

57 ·

CC 4.0 BY-SA版权

本文介绍了如何在Keras和TensorFlow中利用`keras.callbacks.EarlyStopping`来提前结束训练，避免过拟合。通过设置监测指标、最小变化阈值和耐心参数等，可以在模型性能不再提升时自动停止训练。

此文首发于我的个人博客：keras和tensorflow使用 keras.callbacks.EarlyStopping 提前结束训练 — zhang0peter的个人博客

一般来说机器学习的训练次数会设置到很大，如果模型的表现没有进一步提升，那么训练可以停止了，继续训练很可能会导致过拟合keras.callbacks.EarlyStopping就是用来提前结束训练的。

在keras中，使用方法如下：

import keras

early_stopping=keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', min_delta=0,
                              patience=0

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

zhangpeterx

关注关注

9
点赞
踩
57

收藏

觉得还不错? 一键收藏
5
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

早停机制在tf.keras中的应用和详解

EbCoder的博客

09-19

451

在深度学习任务中，我们通常需要对模型进行训练，并找到最佳的模型参数。综上所述，早停机制是一种在深度学习训练过程中提前停止训练的方法，以避免过拟合并节省计算资源。该回调函数可以监控训练过程中的某个指标，并在指标停止改善时停止训练。回调函数将会监控指定的指标（在上面的例子中是验证集上的损失值），并在连续指定次数的epoch中指标没有改善时停止训练。通过监控指定的指标并设置合适的条件，我们可以在训练过程中自动停止训练，从而获得最佳的模型性能。回调函数实例，并指定监控的指标和早停的条件。在上面的例子中，我们使用。

早停 tf.keras.callbacks.EarlyStopping() 详解【TensorFlow2入门手册】

“365天深度学习训练营”报名进行中～

01-05

1289

函数原型： tf.keras.callbacks.EarlyStopping( monitor='val_loss', min_delta=0, patience=0, verbose=0, mode='auto', baseline=None, restore_best_weights=False ) 官网地址：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/callbacks/EarlyStopping 参数说明： monito

5 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

tf.keras.callbacks.EarlyStopping 的理解

lizz2276的博客

08-25

2354

callback = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss',min_delta=0.0001, patience=10, restore_best_weights=True) history = model.fit(X_train_lst, df_y_train.values, epochs=500, batch_size=200, validation_split=0.3,callbacks=[callback]) Train ..

拯救训练崩溃：Keras EarlyStopping权重恢复机制深度解析

最新发布

gitblog_00766的博客

09-11

439

在深度学习模型训练过程中，你是否曾遇到过模型过拟合、训练中断后权重丢失的问题？是否希望有一种机制能自动保存最佳模型状态并在训练失控时及时止损？Keras的EarlyStopping回调函数正是为解决这类问题而生。本文将深入解析EarlyStopping的权重恢复机制，带你掌握如何利用这一工具提升模型训练的稳定性和效率。 ## EarlyStopping回调函数基本原理 EarlyStoppin...

tensorflow环境下运行代码出现的错误汇总

weixin_61745097的博客

05-17

1071

ImportError: No module named ‘seaborn‘（缺少seaborn包）；AttributeError: 'EarlyStopping' object has no attribute '_implements_train_batch_hooks'；importError: cannot import name ‘SGD‘ from ‘keras.optimizers‘的解决方案

Keras防止过拟合：模型训练提前停止

fyfy96的博客

10-08

2226

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，即用于提前停止训练的callbacks。之所以要提前停止训练，是因为继续训练会导致测试集上的准确率下降。那继续训练导致测试准确率下降的原因笔者猜测可能是1. 过拟合 2. 学习率过大导致不收敛 3. 使用正则项的时候，Loss的减少可能不是因为准确率增加导致的，而是因为权重大小的降低。 callback = keras.callbacks.EarlyStopping(monito

Keras 早停、获取预测值和真实值数据

诸神缄默不语的博客

11-29

498

本文介绍Keras中的两个功能的代码实现：1. 早停 2. 获取预测值和真实值数据

tf.keras.callbacks.EarlyStopping用法

Xurui_Luo的博客

09-02

7031

tf.keras.callbacks.EarlyStopping( monitor='val_loss', min_delta=0, patience=0, verbose=0, mode='auto', baseline=None, restore_best_weights=False ) monitor：监控的数据接口。keras定义了如下的数据接口可以直接使用： acc（accuracy），测试集的正确率 loss，测试集的损失函数（误差） val_acc（val_accuracy

TF2.0-tf.keras.callbacks.EarlyStopping

柳杰的博客

11-14

502

tf.keras.callbacks.EarlyStopping( monitor='val_loss', min_delta=0, patience=0, verbose=0, mode='auto', baseline=None, restore_best_weights=False ) 作用是:当监控指标停止改进时，停止训练假设训练的目标是使损失最小化。这样，监视的指标将是“损失”，模式将是“min”。 model.fit()训练循环将在每个epoch结束时检查损失是否不再减少，并

Tensorflow2.x tf.keras.callbacks函数分析

爱在深秋

06-04

1388

Tensorflow2.x callbacks函数分析前言新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入前言你好！博主在使用tensorflow做深度学习的研究时，发现这一块的内容水太深了，tensorflow目前最

tf2.0 EarlyStopping早停止实现

WGS.

11-16

2551

from tensorflow.keras.callbacks import * earlystop_callback = EarlyStopping( monitor='val_precision', min_delta=0.0001, verbose=1, patience=6) # patience=6 早停止后再迭代6次 batch_size = 2048 train_nums = len(pdtrain) deep.fit_generator( G.

从tensorflow导入EarlyStopping能运行但是一直提示未解析

baidu_31788709的博客

05-29

2003

后来发现是因为tensorflow的版本已经升级到2.16，然而ubuntu下的pycharm社区版的space插件，只能更新到241.15989.9版本，这个版本发布的时候，tensorflow还在2.15版本，因此，对于2.16版本做的一些更改，他无法正确反应。后来发现问题的关键在与tensorflow和Space插件的版本匹配上。Space是一个用于代码审查的插件，简单说就是可以提示你的代码是否有问题。但是运行是可以运行的，虽然可以运行，但是一直红色波浪线，还是有强迫症的不爽，所以想着法子给他消掉。

防止模型过拟合之提前终止(EarlyStopping)

qq_19069557的博客

11-23

1045

防止模型过拟合之提前终止(EarlyStopping)

TensorFlow 2.0教程04：Early Stopping

m0_37909240的博客

08-17

3580

在训练过程中，神经网络中的weights会更新，以使模型在训练数据上的表现更好。一段时间以来，训练集上的改进与测试集上的改进呈正相关。但是，有时会开始过度拟合训练数据，进一步的“改进”将导致泛化性能降低。这称为过度拟合。Early stopping是一种用于在过度拟合发生之前终止训练的技术。本教程说明了如何在TensorFlow 2中实现early stopping。本教程的所有代码均可在我们的code中找到。通过tf.keras.EarlyStopping回调函数在TensorFlow中实现ear

keras中的早停机制EarlyStopping与回调函数ReduceLROnPlateau

JJJAY

11-19

2322

ReduceLROnPlateau与EarlyStopping配合使用训练模型，会非常方便。

【Keras】Callbacks

mjiansun的专栏

11-13

824

回调函数使用回调函数是一个函数的合集，会在训练的阶段中所使用。你可以使用回调函数来查看训练模型的内在状态和统计。你可以传递一个列表的回调函数（作为callbacks关键字参数）到Sequential或Model类型的.fit()方法。在训练时，相应的回调函数的方法就会被在各自的阶段被调用。 Callback keras.callbacks.Callback() 用来组...

kaggle_course_overfitting & early-stopping

qq_42839893的博客

01-12

586

Early stoppingoverfitting & early-stoppingIntroductionInterpreting the Learning CurvesCapacityEarly Stoppingone example !!!1.数据预处理2.搭建网络与进行编译3.模型训练与可视化loss曲线图 overfitting & early-stopping Introduction Recall from the example in the previous lesson

【Python深度学习系列】Keras回调函数Callbacks使用详解-训练过程可视化、早停、保存恢复（案例+源码）

数据杂坛

07-11

1547

Keras回调函数Callbacks使用详解-训练过程可视化、早停、保存恢复（案例+源码）

keras EarlyStopping学习与理解

番茄锅涮代码

08-16

2365

官方文档：https://keras.io/callbacks/#earlystopping keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', min_delta=0, patience=0, verbose=0, mode='auto', baseline=None, restore_best_weights=False) 在monito...

from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping, ReduceLROnPlateau无法导入

06-07

当从`tensorflow.keras.callbacks`导入`EarlyStopping`和`ReduceLROnPlateau`出现导入错误时，以下是分步解决方案： --- #### 1. **验证TensorFlow版本** ```python import tensorflow as tf print(tf.__...