Koji prag greške koristiti za zaustavljanje obuke?

Prag greške za zaustavljanje obuke modela nije fiksna vrednost i zavisi od konkretne zadatka, podataka i zahteva za kvalitet modela. Obično se koriste sledeći pristupi:

• Greška validacije: Obuka se zaustavlja kada greška na validacionom skupu prestane da se poboljšava (early stopping). Ovo sprečava prekomerno učenje.
• Vrednost greške: Ako postoje poslovni zahtevi, može se postaviti specifični prag greške (npr. tačnost > 90% ili MSE < 0.01).
• Relativno poboljšanje: Obuka se zaustavlja ako je poboljšanje greške između epoha manje od određenog praga (npr. manje od 0.001).

Primer korišćenja early stopping u 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])

Dakle, prag greške je više kriterijum zasnovan na posmatranju dinamike greške i zahteva modela, a ne fiksni broj.