Keras中的EarlyStopping是一种回调函数，它可以在训练过程中监控模型的性能，并根据一些指定的条件来停止训练。EarlyStopping会在每个epoch结束时计算模型在验证集上的性能，并将其与之前的性能进行比较。如果模型在连续几个epoch上性能没有得到改善，则EarlyStopping会停止训练，防止模型过拟合。
EarlyStopping的工作原理如下：
- 每个epoch结束后，计算模型在验证集上的性能。
- 根据指定的监控指标（如验证集的loss或准确率）来判断模型的性能是否有改善。
- 如果模型的性能在连续几个epoch上没有改善，且达到了设定的停止条件（如patience参数指定的连续几个epoch没有改善），则停止训练。
- 在停止训练后，可以选择将模型恢复到最佳的状态（即在验证集上性能最好的那个epoch的状态）。
通过使用EarlyStopping回调函数，可以有效地监控模型的训练过程，并防止模型过拟合。
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