En cuanto a keras existen algo conocido como callbacks que son procesos que se aplican dentro del entrenamiento y mejoran estos hiperparametros, en el orden del video que conozca existen:
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EarlyStopping
Este detiene el entrenamiento al no ver mejora en una metrica como la perdidad, error, loss, val_loss, entre otras, cuenta con un parametro paciencia que permite ajustar a las epocas de no ver mejoria en el entrenamiento parara. -
ModelCheckpoint
Este callback guarda los pesos y estructura del modelo entrenado por cada epoca, tambien se puede configurar para que guarde solo si el modelo ha mejorado en la epoca actual. -
ReduceLROnPlateau
Tiene la funcion de monitorear una metrica de mejora configurada por el usuario y cuando no vea mejora reduce la taza de aprendizaje(Learning Rate) lo que le permite frenar el paso cada vez mas y encontrar el minimo local o global. -
Tensorboard
Es un dashboard con toda la informacion y metricas pertinentes configurada en uno o varios modelos, es un tablero superdinamico que permite comparar modelos y configuraciones.
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