Jakiego progu błędu użyć do zatrzymania nauki?

Próg błędu do zatrzymania treningu modelu nie jest stałą wartością i zależy od konkretnego zadania, danych i wymagań dotyczących jakości modelu. Zazwyczaj stosuje się następujące podejścia:

• Błąd walidacyjny: Trening jest zatrzymywany, gdy błąd na zbiorze walidacyjnym przestaje się poprawiać (wczesne zatrzymanie, early stopping). Zapobiega to nadmiernemu dopasowaniu.
• Wartość błędu: Jeśli istnieją wymagania biznesowe, można ustalić konkretny próg błędu (np. dokładność > 90% lub MSE < 0.01).
• Względna poprawa: Trening jest zatrzymywany, jeśli poprawa błędu między epokami jest mniejsza od ustalonego progu (np. mniej niż 0.001).

Przykład użycia early stopping w 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])

W związku z tym, próg błędu jest raczej kryterium opartym na obserwacji dynamiki błędu i wymagań modelu, a nie stałą liczbą.