Python early_stopping设置为False，但迭代在Sklearn MLPClassizer中的max_iter之前停止_Python_Scikit Learn_Neural Network

Python early_stopping设置为False，但迭代在Sklearn MLPClassizer中的max_iter之前停止

python scikit-learn neural-network

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我在sklearn MLPC分类器上工作，用于制作神经网络模型

from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
clf = MLPClassifier(activation='logistic', learning_rate_init=0.5, early_stopping=False, max_iter=500, random_state=42, hidden_layer_sizes=(10,1)).fit(X_train, y_train)

我将early_stopping设置为False，并将max_iter设置为500。它在第41次迭代时停止，并得到损耗=0.0989939。为什么没有达到最大迭代？

请参见参数

tol

和

n\u iter\u no\u change

的说明：如果权重充分收敛，则学习将提前停止

这不同于使用

提前停止

，当验证分数停止改善时（通常由于过度拟合而恶化），这会缩短学习时间。在您的例子中，模型的权重移动不足以证明进一步计算的合理性。如果您确实希望达到500次迭代，可以设置

tol=0

或

n\u iter\u no\u change=500