모두의 딥러닝 개정 3판: 4 학습의 자동 중단

모델을 실행합니다. 자동으로 최적의 에포크를 찾아 멈출 예정이므로 epochs는 넉넉하게 설정해 줍니다.

history = model.fit(X_train, y_train, epochs=2000, batch_size=500, 
validation_split=0.25, verbose=1, callbacks=[early_stopping_callback, checkpointer])

앞서 만든 기본 코드에 다음과 같이 새로운 코드를 불러와 덧붙여 실행해 보겠습니다.

from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping

# 학습이 언제 자동 중단될지 설정합니다.
early_stopping_callback = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=20)

# 최적화 모델이 저장될 폴더와 모델 이름을 정합니다.
modelpath = "./data/model/Ch14-4-bestmodel.hdf5"

# 최적화 모델을 업데이트하고 저장합니다.
checkpointer = ModelCheckpoint(filepath=modelpath, monitor='val_loss', 
verbose=0, save_best_only=True)

# 모델을 실행합니다.
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=2000, batch_size=500, validation_split=0.25, verbose=1, callbacks=[early_stopping_callback, checkpointer])

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