Encog - EarlyStoppingStrategy с установленной проверкой
Я хотел бы прекратить обучение сети, как только увижу, что ошибка, вычисленная из набора проверки, начинает увеличиваться. Я использую BasicNetwork с RPROP в качестве алгоритма обучения, и у меня есть следующая итерация обучения:
double validationError = 999.999;
while(!stop){
train.iteration(); //weights are updated here
System.out.println("Epoch #" + epoch + " Error : " + train.getError()) ;
//I'm just comparing to see if the error on the validation set increased or not
if (network.calculateError(validationSet) < validationError)
validationError = network.calculateError(validationSet);
else
//once the error increases I stop the training.
stop = true ;
System.out.println("Epoch #" + epoch + "Validation Error" + network.calculateError(validationSet));
epoch++;
}
train.finishTraining();
Очевидно, это не работает, потому что веса уже были изменены, прежде чем выяснить, нужно ли мне прекратить тренировки или нет. Могу ли я в любом случае сделать шаг назад и использовать старые веса?
Я также вижу EarlyStoppingStrategy
класс, который, вероятно, что мне нужно использовать с помощью addStrategy()
метод. Тем не менее, я действительно не понимаю, почему EarlyStoppingStrategy
Конструктор принимает как набор проверки, так и набор тестов. Я думал, что для этого понадобится только набор проверки, и набор тестов не должен использоваться вообще, пока я не протестирую вывод сети.
1 ответ
Класс EarlyStoppingStrategy от Encog реализует стратегию ранней остановки в соответствии с этой статьей:
Пробен1 | Набор проблем эталонных тестов нейронной сети и правил эталонных тестов
(полный цитат включен в Javadoc)
Если вы просто хотите остановить, как только ошибка набора проверки больше не улучшится, вы можете просто использовать Encog SimpleEarlyStoppingStrategy, найденный здесь:
org.encog.ml.train.strategy.end.SimpleEarlyStoppingStrategy
Обратите внимание, что SimpleEarlyStoppingStrategy требует Encog 3.3.