如何在Flux.jl中提前停止

using Flux
using Flux: @epochs, throttle

# 定义一个回调函数来实现提前停止
function early_stopping_cb()
    best_loss = Inf
    best_model = nothing
    
    function callback(epoch)
        # 在每个训练迭代中计算模型在验证集上的损失值
        loss = evaluate_loss(model, validation_data)
        
        # 如果当前的损失值优于最佳值，则更新最佳值和模型参数
        if loss < best_loss
            best_loss = loss
            best_model = deepcopy(model)
        end
        
        # 如果当前的损失值达到停止条件，则停止训练
        if loss < stop_threshold
            Flux.stop()
        end
    end
    
    return callback, best_model
end

# 创建一个回调函数和最佳模型
callback, best_model = early_stopping_cb()

# 使用回调函数进行训练
@epochs num_epochs begin
    Flux.train!(loss, params(model), train_data, optimizer, cb = throttle(callback, 10))
end

# 使用最佳模型进行预测或应用
prediction = best_model(input_data)