Pytorch 中 PyTorch 的提前停止策略

在本文中，我们将介绍 PyTorch 中的提前停止策略。提前停止是指在模型训练过程中，根据某个准则来判断模型是否停止训练，以避免过拟合或无效训练。

什么是提前停止策略

提前停止策略是一种常用的训练技巧，用于避免过拟合并提高模型性能。当模型在训练数据上的表现逐渐变好，但在验证数据上的表现开始下降时，我们可以判断模型已经过拟合。此时，提前停止策略允许我们停止训练，以避免模型进一步过拟合。

PyTorch 中可以使用 EarlyStopping 类来实现提前停止策略。这个类可以根据验证集上的指标变化来判断模型是否停止训练。例如，我们可以根据验证集上的损失函数值来进行判断。当验证集上的损失函数值不再下降时，我们可以认为模型已经过拟合，从而停止训练。

下面是一个使用 EarlyStopping 类的示例：

from torch.utils.data import DataLoader
from torch.nn import MSELoss
from torch.optim import Adam
from torch.optim.lr_scheduler import ReduceLROnPlateau
from ignite.engine import Engine

# 定义 EarlyStopping 类
class EarlyStopping:
    def __init__(self, patience=10, delta=0):
        self.patience = patience
        self.delta = delta
        self.counter = 0
        self.best_score = None
        self.early_stop = False

    def __call__(self, score):
        if self.best_score is None:
            self.best_score = score
        elif score < self.best_score - self.delta:
            self.counter += 1
            if self.counter >= self.patience:
                self.early_stop = True
        else:
            self.best_score = score
            self.counter = 0

# 定义模型和数据集
model = MyModel()
dataset = MyDataset()
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64)

# 定义损失函数和优化器
criterion = MSELoss()
optimizer = Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 定义网络引擎
def update_fn(engine, batch):
    x, y = batch
    model.train()
    optimizer.zero_grad()
    y_pred = model(x)
    loss = criterion(y_pred, y)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    return loss.item()

engine = Engine(update_fn)

# 定义验证函数
@engine.on(Events.EPOCH_COMPLETED)
def evaluate_fn(engine):
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        ...
        # 在验证集上计算 score
        score = ...

        # 使用 EarlyStopping 判断是否停止训练
        early_stopping(score)

        if early_stopping.early_stop:
            engine.terminate()

# 定义学习率调整器
lr_scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, patience=5, verbose=True)

# 在引擎中添加验证函数和学习率调整器
engine.add_event_handler(Events.EPOCH_COMPLETED, evaluate_fn)
engine.add_event_handler(Events.EPOCH_COMPLETED, lr_scheduler)

# 使用 EarlyStopping 类
early_stopping = EarlyStopping()

# 开始训练
engine.run(dataloader, max_epochs=100)

在上述示例中，我们首先导入了必要的库，然后定义了 EarlyStopping 类，该类根据传入的参数进行提前停止判断。然后，我们定义了模型、数据集、损失函数和优化器。接下来，我们定义了网络引擎，其中 update_fn 函数进行模型的前向传播、损失函数计算和反向传播。然后，我们定义了 evaluate_fn 函数，在每个 epoch 完成后对模型在验证集上进行评估，并使用 EarlyStopping 判断是否停止训练。最后，我们定义了学习率调整器 lr_scheduler，用于动态调整学习率。在引擎中添加了 evaluate_fn 和 lr_scheduler，并使用 EarlyStopping 类进行提前停止判断。最后，通过 engine.run() 方法开始训练。