Какъв праг на грешка да използваме за спиране на обучението?

Прагът на грешката за спиране на обучението на модела не е фиксирана стойност и зависи от конкретната задача, данните и изискванията към качеството на модела. Обикновено се използват следните подходи:

• Грешка при валидирането: Обучението спира, когато грешката на валидиращия набор престане да се подобрява (ранно спиране, early stopping). Това предотвратява пренасищане.
• Стойност на грешката: Ако има бизнес изисквания, може да се зададе конкретен праг на грешката (например точност > 90% или MSE < 0.01).
• Относително подобрение: Обучението спира, ако подобрението на грешката между епохите е по-малко от зададения праг (например, по-малко от 0.001).

Пример за използване на early stopping 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])

Така че, прагът на грешката е по-скоро критерий, базиран на наблюдението на динамиката на грешката и изискванията към модела, а не фиксирано число.