Keras中的EarlyStopping和ReduceLROnPlateau

早停机制

       为了获得性能良好的神经网络，网络定型过程中需要进行许多关于所用设置（超参数）的决策。超参数之一是定型周期（epoch）的数量：亦即应当完整遍历数据集多少次（一次为一个epoch）如果epoch数量太少，网络有可能发生欠拟合（即对于定型数据的学习不够充分）；如果epoch数量太多，则有可能发生过拟合（即网络对定型数据中的“噪声”而非信号拟合）。早停法旨在解决epoch数量需要手动设置的问题

     同时, 它也可以被视为一种能够避免网络发生过拟合的正则化方法 [与L1/L2权重衰减和丢弃法(dropout)类似].根本原因就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。

 

keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', min_delta=0, patience=0, verbose=0, mode='auto', baseline=None, restore_best_weights=False)

参数

• monitor: 被监测的数据。
• min_delta: 在被监测的数据中被认为是提升的最小变化， 例如，小于 min_delta 的绝对变化会被认为没有提升。
• patience: 没有进步的训练轮数，在这之后训练就会被停止。
• verbose: 详细信息模式。
• mode: {auto, min, max} 其中之一。 在 min 模式中， 当被监测的数据停止下降，训练就会停止；在 max 模式中，当被监测的数据停止上升，训练就会停止；在 auto 模式中，方向会自动从被监测的数据的名字中判断出来。
• baseline: 要监控的数量的基准值。 如果模型没有显示基准的改善，训练将停止。
• restore_best_weights: 是否从具有监测数量的最佳值的时期恢复模型权重。 如果为 False，则使用在训练的最后一步获得的模型权重。

 

ReduceLROnPlateau

当标准评估停止提升时，降低学习速率。

当学习停止时，模型总是会受益于降低 2-10 倍的学习速率。 这个回调函数监测一个数据并且当这个数据在一定「有耐心」的训练轮之后还没有进步， 那么学习速率就会被降低。

keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=10, verbose=0, mode='auto', min_delta=0.0001, cooldown=0, min_lr=0)

参数

• monitor: 被监测的数据。
• factor: 学习速率被降低的因数。新的学习速率 = 学习速率 * 因数
• patience: 没有进步的训练轮数，在这之后训练速率会被降低。
• verbose: 整数。0：安静，1：更新信息。
• mode: {auto, min, max} 其中之一。如果是 min 模式，学习速率会被降低如果被监测的数据已经停止下降； 在 max 模式，学习塑料会被降低如果被监测的数据已经停止上升； 在 auto 模式，方向会被从被监测的数据中自动推断出来。
• min_delta: 对于测量新的最优化的阀值，只关注巨大的改变。
• cooldown: 在学习速率被降低之后，重新恢复正常操作之前等待的训练轮数量。
• min_lr: 学习速率的下边界。

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_40519315/article/details/104633238

https://keras.io/zh/callbacks/#progbarlogger