Quale soglia di errore usare per fermare l'addestramento?

La soglia di errore per interrompere l'addestramento del modello non è un valore fisso e dipende dal compito specifico, dai dati e dai requisiti di qualità del modello. Di solito si utilizzano i seguenti approcci:

• Errore di validazione: Si interrompe l'addestramento quando l'errore sul set di validazione smette di migliorare (early stopping). Questo previene l'overfitting.
• Valore di errore: Se ci sono requisiti aziendali, si può impostare una soglia di errore specifica (ad esempio, precisione > 90% o MSE < 0.01).
• Miglioramento relativo: Si interrompe se il miglioramento dell'errore tra le epoche è inferiore a una soglia stabilita (ad esempio, meno di 0.001).

Esempio di utilizzo di early stopping 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])

Pertanto, la soglia di errore è più un criterio basato sull'osservazione della dinamica dell'errore e sui requisiti del modello, piuttosto che un numero fisso.