ModelCheckpoint
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
Bewertung
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 25/100
- Issue-Typ
- Feature
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Tech-Stack
- python
- Bereich
- machine-learning
Rechercherichtung
Start by tracing the model training entry point and the existing snapshotFreq=1 handling. Define how a checkpoint metric, min/max direction, and plateau patience should be selected before implementing the behavior. Done means saving weights at the requested best or leveled-off epoch rather than only at a fixed snapshot frequency.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
Save the model at the epoch where loss, fit error, validation loss or validation error is min/max or maybe has leveled off for a certain number of epochs.
Need use snapshotFreq=1 to save the weights.
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 224
- Forks
- 129
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Entwicklungsumgebung
- Kein Dockerfile und keine Docker-Compose-Datei
- Keine Pull-Request-Vorlage
- Beitragsleitfaden lesen
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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