PyTorch 如何在训练中实现early stopping|极客笔记

PyTorch 如何在训练中实现early stopping

在深度学习中，为了防止模型过拟合，提高训练效率和模型性能，我们通常会使用一些技巧来优化训练过程。其中一个常用的方法就是early stopping。本文将详细介绍什么是early stopping，为什么需要使用early stopping，以及如何在PyTorch中实现early stopping。

什么是early stopping

在深度学习中，训练过程通常会进行多次迭代，每次迭代都会调整模型的权重以最小化损失函数。然而，当模型在训练过程中表现出过拟合的迹象时，继续训练可能会导致模型在测试集上的表现下降。这时候，我们就需要提前停止训练，以避免过拟合。

简单来说，early stopping就是在训练过程中监控模型的性能指标（如验证集上的损失函数值），当性能不再提升时，就停止训练，以避免模型过拟合。

为什么需要early stopping

避免过拟合：通过提前停止训练，可以避免模型在训练集上过度拟合，提高模型的泛化能力。
提高训练效率：当模型性能不再提升时，继续训练并不能带来更好的效果，反而会浪费时间和计算资源。
节省调参时间：early stopping可以在一定程度上减少调参时间和耗费，提高模型训练的效率。

在PyTorch中实现early stopping

在PyTorch中实现early stopping通常需要自定义一个EarlyStopping类，在训练过程中监控性能指标并进行判断。下面是一个示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class EarlyStopping:
    def __init__(self, patience=5, verbose=False):
        self.patience = patience
        self.verbose = verbose
        self.counter = 0
        self.best_score = None
        self.early_stop = False
        self.val_loss_min = np.Inf

    def __call__(self, val_loss, model):

        score = -val_loss

        if self.best_score is None:
            self.best_score = score
            self.save_checkpoint(val_loss, model)
        elif score < self.best_score:
            self.counter += 1
            if self.verbose:
                print(f'EarlyStopping counter: {self.counter} out of {self.patience}')
            if self.counter >= self.patience:
                self.early_stop = True
        else:
            self.best_score = score
            self.save_checkpoint(val_loss, model)
            self.counter = 0

    def save_checkpoint(self, val_loss, model):
        if self.verbose:
            print(f'Validation loss decreased ({self.val_loss_min:.6f} --> {val_loss:.6f}).  Saving model ...')
        torch.save(model.state_dict(), 'checkpoint.pt')
        self.val_loss_min = val_loss

在上面的代码中，我们定义了一个EarlyStopping类，它包含了以下几个重要方法：

__init__：初始化方法，设定了一些参数如patience（容忍次数）和verbose（是否打印信息）。
__call__：每次调用时根据传入的验证集损失和模型，判断是否需要提前停止训练。
save_checkpoint：保存模型参数。

在训练过程中，我们可以调用该EarlyStopping类来实现early stopping，示例如下：

# Assume model and criterion are defined
early_stopping = EarlyStopping(patience=5, verbose=True)

for epoch in range(num_epochs):
    # Training loop
    for inputs, targets in train_loader:
        ...

    # Validation loop
    with torch.no_grad():
        val_loss = 0
        for inputs, targets in val_loader:
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, targets)
            val_loss += loss.item()
        val_loss /= len(val_loader)

    early_stopping(val_loss, model)

    if early_stopping.early_stop:
        print("Early stopping")
        break

在训练过程中，我们在每个epoch结束后进行验证集的验证，并调用EarlyStopping类来判断是否需要提前停止训练。当early_stopping.early_stop为True时，即可停止训练。

总结

本文介绍了什么是early stopping以及为什么需要使用early stopping，在PyTorch中实现early stopping的方法。early stopping是深度学习中常用的一种优化方法，可以在一定程度上避免过拟合，提高模型性能，节省训练时间和资源。通过自定义EarlyStopping类，在训练过程中实时监控模型性能，并根据特定的条件来提前停止训练，可以更好地优化模型训练过程。