深度强化学习（keras-rl）早停
Deep Reinforcement Learning (keras-rl) Early stopping
根据这些人 (https://nihit.github.io/resources/spaceinvaders.pdf) 的说法，可以通过深度强化学习执行 Early Stopping。我之前在 Keras 的深度学习中使用过它，但是，如何在 keras-rl 上做到这一点？在同一个 fit() 函数中还是在将模型发送给代理之前？
看来你可以使用keras的回调；如果您真的想要它，请从 here and put it in here 中获取它。否则，我会尝试：
from keras.callbacks import EarlyStopping
early_stop = EarlyStopping(patience=69) # epochs stagnation before termination
# from their example cem_cartpole.py
cem.fit(env, nb_steps=100000, visualize=False, callbacks=[early_stop], verbose=2)
根据这些人 (https://nihit.github.io/resources/spaceinvaders.pdf) 的说法，可以通过深度强化学习执行 Early Stopping。我之前在 Keras 的深度学习中使用过它，但是，如何在 keras-rl 上做到这一点？在同一个 fit() 函数中还是在将模型发送给代理之前？
看来你可以使用keras的回调；如果您真的想要它，请从 here and put it in here 中获取它。否则，我会尝试：
from keras.callbacks import EarlyStopping
early_stop = EarlyStopping(patience=69) # epochs stagnation before termination
# from their example cem_cartpole.py
cem.fit(env, nb_steps=100000, visualize=False, callbacks=[early_stop], verbose=2)