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BERTで行う文章分類 PART4 (Early Stopping編) - Qiita
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この章は深層学習 (アスキードワンゴ) と https://github.com/Bjarten/early-stopping-pytorch を参考に... この章は深層学習 (アスキードワンゴ) と https://github.com/Bjarten/early-stopping-pytorch を参考に書かれています。 十分な表現要領を持つ大きなモデルを訓練して、あるタスクに対して学習するとき訓練誤差は減少するが、検証誤差が再び増加し始めることがあります。 そこで、検証誤差が改善されるたびに、モデルを保存することにします。 一定のエポック数検証誤差が改善されない場合、学習は終了します。 コードは以下のようになります。 以下のコードをearlystopping.pyとして保存してください。 import numpy as np import torch class EarlyStopping: def __init__(self, patience=7, verbose=False): self.patience = patience se