Einführung
In diesem Projekt lernst du, wie du die Technik des frühen Stoppens in Machine-Learning-Modellen implementierst. Early Stopping ist eine leistungsstarke Methode, um Overfitting zu vermeiden und die Leistung deiner Modelle zu verbessern.
🎯 Aufgaben
In diesem Projekt wirst du lernen:
- Verstehen den Begriff des frühen Stoppens und seine Hauptschritte
- Implementiere die Funktion für den frühen Stopp, um die optimale Stopp-Epoche zu bestimmen
- Teste die Funktion für den frühen Stopp auf einem Beispiel-Datensatz
🏆 Errungenschaften
Nach Abschluss dieses Projekts wirst du in der Lage sein:
- Ein Datensatz in Trainings- und Validierungssätze aufzuteilen
- Die Leistung des Modells auf dem Validierungssatz während des Trainings zu überwachen
- Ein Stoppkriterium basierend auf der Validierungsmenge-Verlust zu definieren
- Die Funktion für den frühen Stopp verwenden, um den Trainingsvorgang deines Modells zu optimieren
