რისი შეცდომის ზღვარი უნდა გამოიყენოს სწავლების შეჩერებისთვის?

მოდელის სწავლების შეჩერების შეცდომის ზღვარი არ არის ფიქსირებული მნიშვნელობა და დამოკიდებულია კონკრეტულ დავალებაზე, მონაცემებზე და მოდელის ხარისხის მოთხოვნებზე. ჩვეულებრივ გამოიყენება შემდეგი მიდგომები:

• ვალიდაციის შეცდომა: სწავლება შეჩერდება, როდესაც ვალიდაციის ნაკრებში შეცდომა შეჩერდება გაუმჯობესებას (სწრაფი შეჩერება, early stopping). ეს თავიდან აცილებს გადამზადებას.
• შეცდომის მნიშვნელობა: თუ არსებობს ბიზნეს მოთხოვნები, შეიძლება განსაზღვროს კონკრეტული შეცდომის ზღვარი (მაგალითად, სიზუსტე > 90% ან MSE < 0.01).
• შესწორების შედარებითი გაუმჯობესება: სწავლება შეჩერდება, თუ ეპოქებს შორის შეცდომის გაუმჯობესება ნაკლებია განსაზღვრულ ზღვარზე (მაგალითად, ნაკლებია 0.001-ზე).

Keras-ში early stopping-ის გამოყენების მაგალითი:

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])

ამიტომ, შეცდომის ზღვარი უფრო მეტად არის კრიტერიუმი, რომელიც დაფუძნებულია შეცდომის დინამიკის დაკვირვებაზე და მოდელის მოთხოვნებზე, ვიდრე ფიქსირებული რიცხვი։