ModelCheckpoint

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Évaluation

Difficulté
4/5
Temps estimé
3-5 jours
Accessibilité débutants
25/100
Type d'issue
Fonctionnalité
Clarté
À clarifier
Activité
À l'abandon
Stack technique
python
Domaine
machine-learning

Piste de recherche

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.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

enhancement

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.

Langage dominant
Python
Étoiles
224
Forks
129
Aucune PR mergée en 30 j

Préparer son environnement

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

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