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Um zu sehen, ob Sie die Leistung des kleinen Modells schlagen können, trainieren Sie nach und nach einige größere Modelle. 1. Modell initialisieren (kompilieren) 2. passen Modell 3. Modell In Schleife 4 speichern. Laden Sie das gespeicherte Modell 5. Mischen von Daten zwischen Schulungs- und Validierungssätzen 6. model_int.fit(X_train, Y_train, Epochen = 1,batch_size = 10, ausführlich = 1) 7. model_int.save (`intermediate_model.h5`) 8. Prognostizieren Sie Y mithilfe von ValidierungX-Daten 9.

Vergleichen Sie die vorhergesagten Y-Daten und die tatsächlichen Y-Daten 10. Entscheiden Sie, ob Sie die Ausgabe von Schritt 7 zurück zu Schritt 4 oder End beenden möchten. Das Problem ist, wenn Sie auf allen Daten trainieren.. es ist schwer zu wissen, in welcher Epoche man mit dem Training aufhören soll. Wenn das Modell tatsächlich über das Trainings-Dataset passt, würden wir erwarten, dass das Liniendiagramm des Verlusts (und der Genauigkeit) auf dem Trainingssatz weiter zunimmt und der Testsatz steigt und dann wieder fällt, wenn das Modell statistisches Rauschen im Trainingsdatensatz erlernt. Oft ist das erste Anzeichen für keine weitere Verbesserung möglicherweise nicht der beste Zeitpunkt, um das Training zu beenden. Dies liegt daran, dass das Modell in ein Plateau ohne Besserung küsten kann oder sogar etwas schlechter wird, bevor es viel besser wird. Oder in einfacheren Worten kann ich das so machen: 1.

Daten in Training und Test 2 aufteilen. Teilen Sie die Schulungsdaten auf Schulungen und Validierungen auf. (Also endlich habe ich drei Sätze, Tests für das Ende beiseite gehalten) 3. Passen Sie nun ein Modell für Trainingsdaten an, verwenden Sie Validierungsdaten und prognostizieren und erhalten Sie die Modellgenauigkeit 4. Wenn die Modellgenauigkeit kleiner als die erforderliche Anzahl ist, gehen Sie zurück zu Schritt zu Schritt 3 und wechseln Sie eine neue Kombination aus einem anderen zufälligen Trainings- und Validierungs-Dataset. Verwenden Sie das vorherige Modell und die Gewichtungen, improvisieren Sie dies oder erhöhen Sie die Gewichtungen aus diesem Zustand 5. Tun Sie dies, bis eine anständige Genauigkeit mit Validierung erreicht wird 6. Verwenden Sie dann die Testdaten, um die endgültigen Genauigkeitszahlen zu erhalten Der validation_split ist ein Wert zwischen 0 und 1 und definiert den Prozentsatz des Trainings-Datasets, das für das Validierungs-Dataset verwendet werden soll. Zum Beispiel: Habe ich etwas vermisst? Speichert es auch in Schritt 6, speichert es das letzte Batchmodell oder das Modell als Ergebnis aller Chargen? Oder sollte ich mit Chargengröße 1 laufen und nach jedem Stapel speichern und von dort neu iterieren ? Reduzieren Sie mit dem Ziel, Schulungen und Prüfungen enger aufeinander abzustimmen, die Erfahrung, die Menschen benötigen, um die Prüfung zu bestehen oder die Zertifizierung zu erhalten? Nicht zum Weiterverkauf: Der Weiterverkauf von Red Hat Trainingsprodukten und Prüfungen durch den Käufer an Dritte ist strengstens untersagt, es sei denn, der Käufer ist ein aktiver autorisierter Red Hat Vertriebspartner, Reseller-Partner oder Schulungspartner. Red Hat behält sich das Recht vor, nach eigenem Ermessen die Erbringung von Dienstleistungen für Produkte oder Prüfungen mit Rotem Hut zu verweigern, die von einer nicht autorisierten Partei weiterverkauft wurden. Hallo, ich versuchte, das Modell früh basierend auf der Grundlinie zu stoppen.

Ich bin mir nicht sicher, was ich vermisse, aber mit dem folgenden Befehl, um den Validierungsverlust zu überwachen, funktioniert nicht.