Keras 具有连续时代的早期顶起角砾岩

我过去常常在克拉斯早早地停下来 提前停止=kr.callbacks.earlystoping（监视器='val\u loss'， 耐心=10，详细=1，模式=自动） 然而，我得到的结果如下：

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第2个历元的val_损失为0.6683，第3个历元的val>0.6683，但训练开始起作用，val从第3个历元开始下降。当我将耐心设置为10时，我希望训练将以连续10个历次停止，没有任何改进，而不仅仅是像那样比较历次2和历次12。有人知道怎么解决这个问题吗？谢谢。

我修复了，刚刚修改了keras.callbacks.earlystoping：

取代

def on_epoch_end（self、epoch、logs=None）：
...
如果self.monitor_op（当前-self.min_delta，self.best）：
self.best=当前
self.wait=0
其他：
self.wait+=1
如果self.wait>=self.patience：
self.stopped\u epoch=epoch
self.model.stop\u training=True
...

借

def on_epoch_end（self、epoch、logs=None）：
...
如果epoch==1：
self.previous=logs.get（self.monitor）
#如果val_电流损耗<先前值，则设置wait=0
#如果self.monitor_op（当前-self.min_delta，self.best）：
如果self.monitor_op（当前-self.min_delta，self.previous）：
#如果当前previous，则表示性能暂停改善，然后将wait+=1
self.wait+=1
打印'now:'+str（当前）+'，pre:'+str（self.previous）+'未改进！等待：'+str（self.wait）
如果self.wait>=self.patience:#如果等待达到限制，则停止训练
self.stopped\u epoch=epoch
self.model.stop\u training=True
如果历元>1：
self.previous=logs.get（self.monitor）
...

您可以根据需要编写自己的回调。在您的案例中，您想要做的是编辑EARLYSTONG的Keras版本中的

on\u epoch\u end（）

方法。与其跟踪最佳值，不如跟踪上一个值，看看它是否连续10次没有改善

我修正了，只是修改了keras的最早部分：