Aký prah chyby použiť na zastavenie učenia?

Práh chyby na zastavenie tréningu modelu nie je pevnou hodnotou a závisí od konkrétnej úlohy, údajov a požiadaviek na kvalitu modelu. Zvyčajne sa používajú nasledujúce prístupy:

• Chyba validácie: Tréning sa zastaví, keď sa chyba na validačnom súbore prestane zlepšovať (early stopping). Tým sa predchádza preučeniu.
• Hodnota chyby: Ak existujú obchodné požiadavky, môže sa stanoviť konkrétny prah chyby (napríklad presnosť > 90 % alebo MSE < 0.01).
• Relatívne zlepšenie: Tréning sa zastaví, ak je zlepšenie chyby medzi epochami menšie ako stanovený prah (napríklad menej ako 0.001).

Príklad použitia early stopping v 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])

Takže, prah chyby je skôr kritérium založené na pozorovaní dynamiky chyby a požiadaviek na model, nie pevné číslo.