摘要

  本文介绍了两种在 PyTorch Lightning 中实现早停机制的方法。第一种是通过重写on_train_batch_start()方法手动控制训练流程；第二种是使用内置的EarlyStopping回调，可以监控验证指标并在指标停止改善时自动停止训练。文章详细说明了EarlyStopping的参数设置，包括监控指标、模式选择、耐心值等核心参数，以及停止阈值、发散阈值等进阶参数。同时介绍了如何通过子类化修改早停触发时机，并提醒注意验证频率与耐心值的配合使用。文末提供了完整的代码示例，展示了如何在实际训练中配置和使用早停机制。

1. on_train_batch_start()

  通过重写 on_train_batch_start() 方法，在满足特定条件时提前返回，从而停止并跳过当前epoch的剩余训练批次。

  如果对于最初要求的每个epoch重复这样做，将停止整个训练。

2. EarlyStopping Callback

  EarlyStopping 回调可用于监控指标，并在没有观察到改善时停止训练。

要启用此功能，请执行以下操作：

• 导入 EarlyStopping 回调模块；

• 使用 log() 方法记录需要监控的指标；

• 初始化回调并设置要监控的指标名称（monitor 参数）；

• 根据指标特性设置监控模式（mode 参数）；

• 将 EarlyStopping 回调传递给 Trainer 的 callbacks 参数。

from lightning.pytorch.callbacks.early_stopping import EarlyStoppingclass LitModel(LightningModule):def validation_step(self, batch, batch_idx):loss = ...self.log("val_loss", loss)model = LitModel()
trainer = Trainer(callbacks=[EarlyStopping(monitor="val_loss", mode="min")])
trainer.fit(model)

可以通过更改其参数来自定义回调行为。

early_stop_callback = EarlyStopping(monitor="val_accuracy", min_delta=0.00, patience=3, verbose=False, mode="max")
trainer = Trainer(callbacks=[early_stop_callback])

用于在极值点停止训练的附加参数：

• stopping_threshold（停止阈值）：当监控指标达到该阈值时立即终止训练。适用于已知超过特定最优值后模型不再提升的场景。

• divergence_threshold（发散阈值）：当监控指标劣化至该阈值时即刻停止训练。当指标恶化至此程度时，我们认为模型已无法恢复，此时应提前终止并尝试不同初始条件。

• check_finite（有限值检测）：启用后，若监控指标出现NaN（非数值）或无穷大时终止训练。

• check_on_train_epoch_end（训练周期结束检测）：启用后，在训练周期结束时检查指标。仅当监控指标通过周期级训练钩子记录时才需启用此功能。

若需在训练过程的其他阶段启用早停机制，请通过创建子类继承 EarlyStopping 类并修改其调用位置：

class MyEarlyStopping(EarlyStopping):def on_validation_end(self, trainer, pl_module):# override this to disable early stopping at the end of val looppassdef on_train_end(self, trainer, pl_module):# instead, do it at the end of training loopself._run_early_stopping_check(trainer)

默认情况下，EarlyStopping 回调会在每个验证周期结束时触发。但验证频率可通过 Trainer 中的参数调节，例如通过设置 check_val_every_n_epoch（每N个训练周期验证一次）和 val_check_interval（验证间隔）。需特别注意：patience（耐心值）统计的是验证结果未提升的次数，而非训练周期数。因此当设置 check_val_every_n_epoch=10 且 patience=3 时，训练器需经历至少 40个训练周期才会停止。