目的：防止过拟合
#early stoppping
from keras.callbacks import EarlyStopping
early_stopping = EarlyStopping(monitor=‘val_loss’, patience=5, verbose=2)
#训练
history = model.fit(train_X, train_y, epochs=300, batch_size=20, validation_data=(test_X, test_y), verbose=2, shuffle=False, callbacks=[early_stopping])
monitor: 需要监视的量，val_loss，val_acc
patience: 当early stop被激活(如发现loss相比上一个epoch训练没有下降)，则经过patience个epoch后停止训练
verbose: 信息展示模式
mode: ‘auto’,‘min’,'max’之一，在min模式训练，如果检测值停止下降则终止训练。在max模式下，当检测值不再上升的时候则停止训练。
转载
作者：ukakasu
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/ukakasu/article/details/80089866?utm_source=copy
版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！