keras的EarlyStopping callbacks的使用与技巧

本文是笔者使用EarlyStopping的心得，很多是笔者自己的思考，欢迎大家讨论指教。
具体EarlyStop的使用请参考官方文档和源代码。

EarlyStopping是什么

EarlyStopping是Callbacks的一种，callbacks用于指定在每个epoch开始和结束的时候进行哪种特定操作。Callbacks中有一些设置好的接口，可以直接使用，如’acc’,’val_acc’,’loss’和’val_loss’等等。
EarlyStopping则是用于提前停止训练的callbacks。具体地，可以达到当训练集上的loss不在减小（即减小的程度小于某个阈值）的时候停止继续训练。

为什么要用EarlyStopping

根本原因就是因为继续训练会导致测试集上的准确率下降。
那继续训练导致测试准确率下降的原因猜测可能是1. 过拟合 2. 学习率过大导致不收敛 3. 使用正则项的时候，Loss的减少可能不是因为准确率增加导致的，而是因为权重大小的降低。

当然使用EarlyStopping也可以加快学习的速度，提高调参效率。

EarlyStopping的使用与技巧

一般是在model.fit函数中调用callbacks，fit函数中有一个参数为callbacks。注意这里需要输入的是list类型的数据，所以通常情况只用EarlyStopping的话也要是[EarlyStopping()]

EarlyStopping的参数有

• monitor: 监控的数据接口，有’acc’,’val_acc’,’loss’,’val_loss’等等。正常情况下如果有验证集，就用’val_acc’或者’val_loss’。但是因为笔者用的是5折交叉验证，没有单设验证集，所以只能用’acc’了。
• min_delta：增大或减小的阈值，只有大于这个部分才算作improvement。这个值的大小取决于monitor，也反映了你的容忍程度。例如笔者的monitor是’acc’，同时其变化范围在70%-90%之间，所以对于小于0.01%的变化不关心。加上观察到训练过程中存在抖动的情况（即先下降后上升），所以适当增大容忍程度，最终设为0.003%。
• patience：能够容忍多少个epoch内都没有improvement。这个设置其实是在抖动和真正的准确率下降之间做tradeoff。如果patience设的大，那么最终得到的准确率要略低于模型可以达到的最高准确率。如果patience设的小，那么模型很可能在前期抖动，还在全图搜索的阶段就停止了，准确率一般很差。patience的大小和learning rate直接相关。在learning rate设定的情况下，前期先训练几次观察抖动的epoch number，比其稍大些设置patience。在learning rate变化的情况下，建议要略小于最大的抖动epoch number。笔者在引入EarlyStopping之前就已经得到可以接受的结果了，EarlyStopping算是锦上添花，所以patience设的比较高，设为抖动epoch number的最大值。
• mode: 就’auto’, ‘min’, ‘,max’三个可能。如果知道是要上升还是下降，建议设置一下。笔者的monitor是’acc’，所以mode=’max’。

min_delta和patience都和“避免模型停止在抖动过程中”有关系，所以调节的时候需要互相协调。通常情况下，min_delta降低，那么patience可以适当减少；min_delta增加，那么patience需要适当延长；反之亦然。