Keras中的EarlyStopping早停技术

是一种用于训练深度学习模型的正则化技术，它可以有效地避免过拟合，从而提高模型的准确性。它的工作原理是，当训练模型的损失函数在验证集上不再显著下降时，模型将停止训练。

使用方法

要在Keras中使用EarlyStopping早停技术，需要实例化一个EarlyStopping对象，传入参数monitor，mode和patience，其中monitor用于指定监控的指标，mode用于指定模式（min或max），patience用于指定在模型损失函数不再显著下降时，模型经过多少轮训练后停止训练。

from keras.callbacks import EarlyStopping

early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', mode='min', patience=10)

model.fit(x_train, y_train,
          validation_data=(x_val, y_val),
          callbacks=[early_stopping])

当模型进行训练时，EarlyStopping早停技术将会检查模型的损失函数在验证集上的表现，如果在patience指定的轮数内模型的损失函数不再显著下降，则模型停止训练。

EarlyStopping早停技术还提供了restore_best_weights参数，用于指定是否在停止训练后恢复模型到最佳权重，即在训练过程中模型损失函数最低的权重，默认值为True，即在停止训练后恢复模型到最佳权重。

from keras.callbacks import EarlyStopping

early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', mode='min', patience=10, restore_best_weights=True)

model.fit(x_train, y_train,
          validation_data=(x_val, y_val),
          callbacks=[early_stopping])

可以有效地避免过拟合，从而提高模型的准确性。