Keras中EarlyStopping是怎么工作的

Keras中的EarlyStopping是一種回調函數，它可以在訓練過程中監控模型的性能，并根據一些指定的條件來停止訓練。EarlyStopping會在每個epoch結束時計算模型在驗證集上的性能，并將其與之前的性能進行比較。如果模型在連續幾個epoch上性能沒有得到改善，則EarlyStopping會停止訓練，防止模型過擬合。

EarlyStopping的工作原理如下：

每個epoch結束后，計算模型在驗證集上的性能。
根據指定的監控指標（如驗證集的loss或準確率）來判斷模型的性能是否有改善。
如果模型的性能在連續幾個epoch上沒有改善，且達到了設定的停止條件（如patience參數指定的連續幾個epoch沒有改善），則停止訓練。
在停止訓練后，可以選擇將模型恢復到最佳的狀態（即在驗證集上性能最好的那個epoch的狀態）。

通過使用EarlyStopping回調函數，可以有效地監控模型的訓練過程，并防止模型過擬合。

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