Welke foutdrempel moet worden gebruikt om de training te stoppen?

De foutdrempel om het model te stoppen is geen vaste waarde en hangt af van de specifieke taak, gegevens en kwaliteitsvereisten van het model. Gewoonlijk worden de volgende benaderingen gebruikt:

• Validatiefout: Het trainen wordt gestopt wanneer de fout op de validatie set niet meer verbetert (early stopping). Dit voorkomt overfitting.
• Foutwaarde: Als er zakelijke vereisten zijn, kan een specifieke foutdrempel worden ingesteld (bijvoorbeeld nauwkeurigheid > 90% of MSE < 0.01).
• Relatieve verbetering: Het trainen wordt gestopt als de verbetering van de fout tussen epochs kleiner wordt dan een vastgesteld drempelwaarde (bijvoorbeeld minder dan 0.001).

Voorbeeld van het gebruik van 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])

Dus, de foutdrempel is meer een criterium gebaseerd op het observeren van de foutdynamiek en de modelvereisten, en geen vaste waarde.