Qual limite de erro usar para parar o treino?

O limiar de erro para parar o treino do modelo não é um valor fixo e depende da tarefa específica, dos dados e dos requisitos de qualidade do modelo. Normalmente, utilizam-se as seguintes abordagens:

• Erro de validação: O treino é interrompido quando o erro no conjunto de validação deixa de melhorar (paragem precoce, early stopping). Isto previne o sobreajuste.
• Valor de erro: Se houver requisitos comerciais, pode-se definir um limiar de erro específico (por exemplo, precisão > 90% ou MSE < 0.01).
• Melhoria relativa: O treino é interrompido se a melhoria do erro entre épocas for menor que um limiar definido (por exemplo, menos de 0.001).

Exemplo de uso de early stopping no 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])

Assim, o limiar de erro é mais um critério baseado na observação da dinâmica do erro e dos requisitos do modelo, e não um número fixo.