Wie kann man Keras auf der Grundlage des Verlustwerts einstellen? ⇐ Python

[Anonymous]

Ich verwende derzeit den folgenden Code: < /p>

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callbacks = [
EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=2, verbose=0),
ModelCheckpoint(kfold_weights_path, monitor='val_loss', save_best_only=True, verbose=0),
]
model.fit(X_train.astype('float32'), Y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch,
shuffle=True, verbose=1, validation_data=(X_valid, Y_valid),
callbacks=callbacks)
< /code>

Es wird Keras angewiesen, das Training zu stoppen, wenn sich für 2 Epochen nicht verbessert wurde. Aber [url=viewtopic.php?t=14917]ich möchte[/url] das Training einstellen, nachdem der Verlust kleiner wurde als ein konstantes "Thr": < /p>

if val_loss < THR:
break

Ich habe in der Dokumentation gesehen, dass es Möglichkeiten gibt, Ihren eigenen Rückruf zu tätigen:
http://keras.io/callbacks/
Aber nichts fand, wie man den Trainingsprozess einstellt. Ich brauche einen Rat.