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

原创

于 2019-06-05 10:01:17 发布 · 1.1w 阅读

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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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

200万优质内容无限畅学