Kādu kļūdas slieksni izmantot apmācības pārtraukšanai?

Kļūdas slieksnis modeļa apmācības pārtraukšanai nav fiksēta vērtība un ir atkarīgs no konkrētās uzdevuma, datiem un modeļa kvalitātes prasībām. Parasti tiek izmantoti šādi pieejas:

• Validācijas kļūda: Apmācība tiek pārtraukta, kad validācijas kopas kļūda vairs neuzlabojas (early stopping). Tas novērš pārmācīšanos.
• Kļūdas vērtība: Ja ir biznesa prasības, var noteikt konkrētu kļūdas slieksni (piemēram, precizitāte > 90% vai MSE < 0.01).
• Relatīva uzlabošana: Apmācība tiek pārtraukta, ja uzlabojums kļūdā starp epohiem ir mazāks par noteiktu slieksni (piemēram, mazāk par 0.001).

Keras piemērs early stopping izmantošanai:

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])

Tādējādi kļūdas slieksnis ir vairāk kritērijs, kas balstīts uz kļūdas dinamiku un modeļa prasībām, nevis fiksēts skaitlis.