Ce prag de eroare să folosești pentru a opri antrenamentul?

Pragul de eroare pentru oprirea antrenamentului modelului nu este o valoare fixă și depinde de sarcina specifică, date și cerințele de calitate ale modelului. De obicei, se utilizează următoarele abordări:

• Eroarea de validare: Antrenamentul se oprește atunci când eroarea pe setul de validare nu mai se îmbunătățește (oprire timpurie, early stopping). Acest lucru previne supraînvățarea.
• Valoarea erorii: Dacă există cerințe de afaceri, se poate stabili un prag specific de eroare (de exemplu, acuratețe > 90% sau MSE < 0.01).
• Îmbunătățire relativă: Se oprește dacă îmbunătățirea erorii între epoci devine mai mică decât un prag stabilit (de exemplu, mai puțin de 0.001).

Exemplu de utilizare a early stopping în 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])

Prin urmare, pragul de eroare este mai mult un criteriu bazat pe observarea dinamicii erorii și cerințele modelului, nu un număr fix.