你如何在飞行中防止神经网络过度适应使用Keras回调？

Question

我有一个神经网络，它开始过度适应，因为验证损失开始增加，而训练损失却随着时间的推移而保持不变。

是否有一种通用的算法--无论是明显的还是其他的，众所周知的--如果过度拟合被检测到，就会尽早停止训练吗？

我注意到catboost实现了这样一个算法，但我在其他地方没有找到它。

https://catboost.ai/docs/concepts/overfitting-detector.html

这是否只是一个简单的问题，滚动我自己的回调函数，并停止时，培训和验证损失开始发散。

偏好TF，Keras，python3，.

一如既往地感谢

Answer 1

听起来你只是在寻找EarlyStopping，当验证丢失对N个时代没有改善时，它就会停止训练。它和Iter在catboost中是一样的。