keras中的Early Stop回调

Question

bounty到期在5天内。该问题的答案有资格获得+ 100声望赏金。Imago想要引起更多关注来回答这个问题。

如何通过keras中的回调有效地停止训练模型的拟合过程？到目前为止，我已经尝试了多种方法，包括以下一种方法。

class EarlyStoppingCallback(tf.keras.callbacks.Callback):
    def __init__(self, threshold):
        super(EarlyStoppingCallback, self).__init__()
        self.threshold = threshold

    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        accuracy = logs["accuracy"]
        if accuracy >= self.threshold:
            print("Stopping early!")
            self.model.stop_training = True

已执行回调，但是self.model.stop_training = True似乎没有作用。打印成功，但是模型继续训练。任何想法如何解决这个问题？我的tensorflow版本是：tensorflow == 1.14.0

Answer 1

您可能受到以下问题的影响：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/37587。

简而言之-每当调用model.predict或model.evaluate时，model.stop_training都会重置为False。我能够使用您的EarlyStoppingCallback重现此行为，然后执行另一个回调，该回调在某个固定数据集上调用model.predict。

解决方法是先将调用model.predict或model.evaluate的回调放在可能要将model.stop_training设置为True的所有回调之前。看起来问题也已在TF 2.2中修复。