Какой порог ошибки использовать для остановки обучения?

Порог ошибки для остановки обучения модели не является фиксированным значением и зависит от конкретной задачи, данных и требований к качеству модели. Обычно используют следующие подходы:

• Валидационная ошибка: Останавливают обучение, когда ошибка на валидационном наборе перестает улучшаться (ранняя остановка, early stopping). Это предотвращает переобучение.
• Значение ошибки: Если есть бизнес-требования, можно задать конкретный порог ошибки (например, точность > 90% или MSE < 0.01).
• Относительное улучшение: Останавливают, если улучшение ошибки между эпохами становится меньше заданного порога (например, менее 0.001).

Пример использования ранней остановки в Keras:

from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping

early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, min_delta=0.001)
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=100, callbacks=[early_stop])

Таким образом, порог ошибки — это скорее критерий, основанный на наблюдении за динамикой ошибки и требованиях к модели, а не фиксированное число.