python - 如何检测Keras earlyStopping发生的纪元？

我正在用 Keras 训练一个神经网络。我将 num_epochs 设置为一个较高的数字并让 EarlyStopping 终止训练。

model = Sequential()
model.add(Dense(1, input_shape=(nFeatures,), activation='linear'))
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='mse', metrics=['mse', 'mae'])

early_stopping_monitor = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=15, verbose=1, mode='auto')

checkpointer = ModelCheckpoint(filepath = fname_saveWeights, verbose=1, save_best_only=True)

seqModel = model.fit(X_train, y_train, batch_size=4, epochs=num_epochs, validation_data=(X_test, y_test), shuffle=True, callbacks=[early_stopping_monitor, checkpointer], verbose=2)

这很好。但是，我然后尝试绘制损失函数:

val_loss   = seqModel.history['val_loss']
xc         = range(num_epochs)
plt.figure()
plt.plot(xc, val_loss)
plt.show()

我试图绘制 num-epochs (xc) 的范围，但 EarlyStopping 结束得更早，所以我在形状上有错误。

如何检测 EarlyStopping 在哪个时期结束以解决不匹配问题？

详细设置将结束时期打印到屏幕上，但我无法确定如何访问要在图中使用的值。

最佳答案

它被设置( code )作为回调中的一个字段:

early_stopping_monitor.stopped_epoch

会给你训练后停止的纪元，如果没有提前停止，则为 0。

关于python - 如何检测Keras earlyStopping发生的纪元？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/50874596/