有没有办法在 CNTK 中进行 early-stopping 和交叉验证？
Is there a way to do early-stopping and cross validation in CNTK?
如标题中所问，我想知道是否可以在训练期间将模型early-stop当错误减少到足够多时制作一个模型，这样我就可以避免过度拟合和猜测正确的数字每次调用的纪元数。
This 是我在官方文档中找到的唯一东西，但它是在 brainscript 中使用的，我对此一无所知。我正在使用 Python 3.6 和 CNTK 2.6。
另外，有没有办法在 CNTK CNN 中执行交叉验证？？这怎么可能？
提前致谢。
cntk 中没有任何提前停止的本机实现。对于交叉验证，您可以查找 CrossValidationConfig
CrossValidationConfig class 告诉 CNTK 在验证数据集上定期评估模型，然后 调用用户指定的回调函数，然后可用于更新学习率或 return False 以指示 early stopping.
有关如何实施提前停止的示例：
如标题中所问，我想知道是否可以在训练期间将模型early-stop当错误减少到足够多时制作一个模型，这样我就可以避免过度拟合和猜测正确的数字每次调用的纪元数。
This 是我在官方文档中找到的唯一东西，但它是在 brainscript 中使用的，我对此一无所知。我正在使用 Python 3.6 和 CNTK 2.6。
另外，有没有办法在 CNTK CNN 中执行交叉验证？？这怎么可能？
提前致谢。
cntk 中没有任何提前停止的本机实现。对于交叉验证，您可以查找 CrossValidationConfig
CrossValidationConfig class 告诉 CNTK 在验证数据集上定期评估模型，然后 调用用户指定的回调函数，然后可用于更新学习率或 return False 以指示 early stopping.
有关如何实施提前停止的示例：