Jaký práh chyby použít k zastavení učení?

Práh chyb pro zastavení tréninku modelu není pevnou hodnotou a závisí na konkrétním úkolu, datech a požadavcích na kvalitu modelu. Obvykle se používají následující přístupy:

• Chyba validace: Trénink se zastaví, když chyba na validační sadě přestane zlepšovat (early stopping). To zabrání přeučení.
• Hodnota chyby: Pokud jsou obchodní požadavky, lze stanovit konkrétní práh chyby (například přesnost > 90 % nebo MSE < 0.01).
• Relativní zlepšení: Trénink se zastaví, pokud zlepšení chyby mezi epochami je menší než stanovený práh (například méně než 0.001).

Příklad použití early stopping v 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])

Tedy, práh chyby je spíše kritérium založené na pozorování dynamiky chyby a požadavcích na model, nikoli pevné číslo.