Evite sobreajuste automaticamente
Sobreajuste é a falha de um modelo para generalizar dados fora do conjunto de treinamento. Uma maneira de evitar o sobreajuste é monitorar o desempenho de um modelo em um conjunto de dados de validação e interromper o treinamento se o desempenho no conjunto de validação parar de melhorar. Este exemplo mostra como a opção TrainingStoppingCriterion para NetTrain permite que você especifique um critério para determinar se uma rede está ou não melhorando e, assim, evitar o sobreajuste.
Crie uma rede simples.
Treine a rede no conjunto de dados Iris, parando se o valor F1 de validação não melhorar mais de 100 vezes.
Compare isso com o treinamento da mesma rede sem parada em estágio incial; você obtém um valor F1 semelhante, mas treina por muito mais tempo. Observe que este exemplo não é apropriado para o conjunto de treinamento: a pontuação F1 da validação diminuiu.
