EarlyStopping을 사용하면 지정된 에포크 횟수 동안 성능 향상이 없을 경우 훈련이 멈춘다.
>>> early_stop = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10)
>>> epoch_history = model.fit(X_train,y_train, epochs=1000, validation_split=0.2, callbacks=[early_stop])
# patience=10 => 10번의 에포크동안 성능향상이 없으면 멈추라는 뜻
'인공지능 > Deep Learning' 카테고리의 다른 글
| [Deep Learning] CNN Pooling (0) | 2024.04.18 |
|---|---|
| [Deep Learning] CNN Convloution (0) | 2024.04.18 |
| [Deep Learning] DNN TensorFlow 이미지 분류 딥러닝 (0) | 2024.04.18 |
| [Deep Learning] epochs history 차트 시각화 (0) | 2024.04.17 |
| [Deep Learning] DNN TensorFlow Regression 수치 예측 문제 모델링 (0) | 2024.04.17 |