RNTN：收敛时尽早停止训练？答案

【问题标题】：RNTN: stop training early on convergence?RNTN：收敛时尽早停止训练？
【发布时间】：2014-12-11 02:24:59
【问题描述】：

我目前正在使用the RNTN within CoreNLP 训练一些情绪分析模型。使用默认设置，训练运行 400 次迭代，这需要很长时间。有什么方法可以提前停止训练，例如如果错误没有变小？是否有代码允许这样做？

在 Socher 等人 2013 年的论文中，有一句话说明 RNTN 会在几个小时的训练后收敛。我可以利用它吗？

编辑澄清：

我所指的论文是 Socher 等人的“Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank”，EMNLP 2013。我所指的 RNTN 是 Stanford CoreNLP 包的一部分。

重新表述和澄清我的问题：

当模型“足够好”（对于某些标准）而不是经历所有 400 次迭代时，如何让 edu.stanford.nlp.sentiment.SentimentTraining 停止训练？

【问题讨论】：

你的问题很不清楚。这是什么纸？您能否向我们展示其中的相关部分并尝试重新表述您想要实现的目标？
@Magnilex 谢谢你的提问。 stanford-nlp 标签由斯坦福 NLP 小组跟踪，该小组将清楚问题。当然，这是一个通用论坛，所以我添加了一些急需的说明。
@MichaelHaas，我在源代码中没有看到任何这样的选项（只有限制迭代/总训练时间的选项）。不过，我可能会遗漏一些东西……你可能会更成功地与管理代码但现在离开斯坦福的 Richard Socher 直接联系。
@JonGauthier 谢谢，我已经给他发了一封电子邮件。

【解决方案1】：

不幸的是，代码不会自动检测何时不再改进以提前终止运行。但是，它确实输出中间模型。如果您使用开发集进行训练，则可以在运行结束时保留开发分数最高的模型。

【讨论】：