Welchen Fehlergrenzwert sollte man verwenden, um das Training zu stoppen?

Die Fehlergrenze, um das Modelltraining zu stoppen, ist kein fester Wert und hängt von der jeweiligen Aufgabe, den Daten und den Qualitätsanforderungen des Modells ab. Üblicherweise werden folgende Ansätze verwendet:

• Validierungsfehler: Das Training wird gestoppt, wenn der Fehler im Validierungsdatensatz nicht mehr besser wird (frühes Stoppen, early stopping). Dies verhindert Überanpassung.
• Fehlerwert: Wenn es geschäftliche Anforderungen gibt, kann eine spezifische Fehlergrenze festgelegt werden (z.B. Genauigkeit > 90% oder MSE < 0.01).
• Relative Verbesserung: Das Training wird gestoppt, wenn die Verbesserung des Fehlers zwischen den Epochen kleiner als eine festgelegte Schwelle ist (z.B. weniger als 0.001).

Beispiel für die Verwendung von EarlyStopping in 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])

Daher ist die Fehlergrenze eher ein Kriterium, das auf der Beobachtung der Fehlerdynamik und den Anforderungen des Modells basiert, und kein fester Wert.