Как использовать EarlyStopping, чтобы остановить обучение, когда val_acc достигает определенного процента

Question

Я хочу прекратить тренировку, когда она достигнет определенного процента, скажем, 98%. Я пробовал много способов и искать в Google без удачи. Я использую EarlyStopping так:

es = EarlyStopping(monitor='val_acc', baseline=0.98, verbose=1)
model.fit(tr_X, tr_y, epochs=1000, batch_size=1000, validation_data=(ts_X, ts_y), verbose=1, callbacks=[es])

_, train_acc = model.evaluate(tr_X, tr_y, verbose=0)
_, test_acc = model.evaluate(ts_X, ts_y, verbose=0)
print('>> Train: %.3f, Test: %.3f' % (train_acc, test_acc))

Это не правильно. Буду очень признателен, если кто-нибудь предложит способ достижения этой цели.

Спасибо,

Answer 1

Вы можете создать новый обратный вызов, например:

class EarlyStoppingValAcc(Callback):
    def __init__(self, monitor='val_acc', value=0.98, verbose=1):
        super(Callback, self).__init__()
        self.monitor = monitor
        self.value = value
        self.verbose = verbose

    def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
        current = logs.get(self.monitor)
        if current is None:
            warnings.warn("Early stopping requires %s available!" % self.monitor, RuntimeWarning)

        if current > self.value:
            if self.verbose > 0:
                print("Epoch %05d: early stopping THR" % epoch)
            self.model.stop_training = True

и использовать его следующим образом:

callbacks = [
             EarlyStoppingByValAcc(monitor='val_acc', value=0.98, verbose=1),
            ]
model.fit(tr_X, tr_y, epochs=1000, batch_size=1000, validation_data=(ts_X, ts_y), verbose=1, callbacks=callbacks)