如何在 TensorFlow 1.4 中使用提前停止来训练深度神经网络?
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【中文标题】如何在 TensorFlow 1.4 中使用提前停止来训练深度神经网络?【英文标题】:How to use early stopping for training deep neural network in TensorFlow 1.4? 【发布时间】:2018-05-15 00:00:00 【问题描述】:从卷积神经网络训练过程的某个时刻开始,成本函数并没有变得更好。我想定义停止训练的条件。我在 TensorFlow 1.1 中找到了一种使用 ValidationMonitor 的解决方案。但是,在 TensorFlow 1.4 中没有办法做到这一点...
我的问题:如何在 TensorFlow 1.4 中使用early stopping,尤其是Experiment 和Estimator?
请查看我的code
【问题讨论】:
【参考方案1】:由于ValidationMonitor
不适用于分布式训练,我们决定不将其实现为 Hook。我们正在等待它的分布式友好版本。
作为一种解决方法,您可以将ValidationMonitor
包装为一个钩子。以下代码显示了如何做到这一点:
validation_hook = tf.contrib.learn.monitors.replace_monitors_with_hooks([validation_monitor], estimator)[0]
【讨论】:
以上是关于如何在 TensorFlow 1.4 中使用提前停止来训练深度神经网络?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
python 数据集输入fn使用Tensorflow 1.4 API。
重要更新 | 谷歌发布 TensorFlow 1.4,迁移Keras,支持分布式训练
CentOS-6.x系统基于python-3.5安装tensorflow-1.4