early_stopping设置为False,但是迭代在Sklearn MLPClassifier中的max_iter之前停止

凯文·M

我在sklearn MLPClassifier上工作以制作神经网络模型

from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
clf = MLPClassifier(activation='logistic', learning_rate_init=0.5, early_stopping=False, max_iter=500, random_state=42, hidden_layer_sizes=(10,1)).fit(X_train, y_train)

我将Early_stopping设置为False,并将max_iter设置为500。它在第41次迭代时停止,并且损失= 0.0989939。为什么没有达到最大迭代次数?

本·赖尼格

请参阅参数tol的描述n_iter_no_change:如果权重足够收敛,则学习将尽早停止。

这与的使用不同early_stopping,当验证分数停止提高时(通常由于过度拟合而恶化),它会缩短学习时间在您的情况下,模型的权重还不足以证明进一步的计算是正确的。如果您确实希望达到500次迭代,可以设置tol=0n_iter_no_change=500

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