Python 3.x 早停，模式走过了多少个时代？

我正在使用Keras。我正在训练我的神经网络，并使用提前停止。我的耐心是10，验证损失最低的时间是15。我的网络运行到25个纪元并停止，但是如果我理解正确，我的模型是25个纪元而不是15个纪元

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有没有一种简单的方法可以恢复到15个历元模型，或者我需要重新实例化该模型并运行15个历元？

是的，当它停止时，您会得到对应于历元的模型（权重）。一种常用的策略是在验证丢失/acc改善时保存模型

是的，当历元停止时，您将获得对应于历元的模型（权重）。一种常用的策略是在验证丢失/acc改善时保存模型

提前停止不会按照您的想法工作，它应该返回最低损失或最高精度的模型，如果模型精度或损失没有改善，它会工作，大约x个时代（在您的案例中，耐心参数为10），那么它将停止。 您应该改用回调模型检查点函数，例如

keras.callbacks.ModelCheckpoint（filepath，monitor='val\u loss'，verbose=0，save\u best\u only=True，save\u weights\u only=False，mode='auto'，period=1）

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这将保存或检查训练历史中遇到的最佳模型

提前停止不会按照您的想法工作，它应该返回最低损失或最高精度的模型，如果模型精度或损失没有改善，它会工作，大约x个时代（在您的案例中，耐心参数为10），那么它将停止。 您应该改用回调模型检查点函数，例如

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是的，有一个，

earlystoping

回调中的

restore\u best\u weights

参数，将其设置为True，Keras将跟踪产生最佳损失的权重：

callback = EarlyStopping(..., restore_best_weights=True)

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查看此回调的所有参数。

是的，有一个，即

earlystoping

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可能重复的可能重复实际上，您可以使用

earlystoping

callback还原最佳模型。看到这一点。谢谢你也更新了我，我不知道keras中有新的更新。实际上，你可以使用

earlystoping

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earlystoping

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