심층 학습 (Pytorch)을 이용한 Kaggle Titanic 연습 PART 6 (Early Stopping)
1764 단어 PyTorch파이썬EarlyStopping
충분한 표현 요령을 가진 큰 모델을 훈련하고 한 작업에 대해 학습하면 훈련 오차가 줄어들지 만 검증 오차가 다시 증가하기 시작할 수 있습니다.
그래서 검증 오차가 개선될 때마다 모델을 저장하기로 한다.
일정한 에포크 수 검증 오차가 개선되지 않으면 학습이 종료됩니다.
코드는 다음과 같습니다. 아래 코드를 earlystopping.py로 저장하세요. import numpy as np import torch class EarlyStopping: def __init__(self, patience=7, verbose=False): self.patience = patience self.verbose = verbose self.counter = 0 self.best_score = 없음 self.early_stop = False self.val_loss_min = np.Inf self.force_cancel = False def __call__(self, val_loss, model): score=-val_loss if self.best_score is None: self.best_score=score self.save_checkpoint(val_loss, model) elif score < self.best_score: self.counter += 1 print ( f'EarlyStopping counter: {self.counter} out of {self.patience}') if self.counter >= self.patience: self.early_stop = True else: self.best_score=score self.save_checkpoint(val_loss, model) self.counter = 0 def save_checkpoint(self, val_loss, model): if self.verbose: print ( f'Validation loss decreased ({self.val_loss_min:.6f} --> {val_loss:.6f}). Saving model ...') torch.save(model.state_dict(), 'models/model.pth') self.val_loss_min = val_loss
Reference
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