В цепочке, как досрочно остановить итерацию с помощью chainer.training.Trainer?

Я реализовал пример EarlyStoppingTrigger в соответствии с ответом @Seiya Tokui, исходя из вашей ситуации.

from chainer import reporter
from chainer.training import util

class EarlyStoppingTrigger(object):

"""Early stopping trigger

It observes the value specified by `key`, and invoke a trigger only when 
observing value satisfies the `stop_condition`.
The trigger may be used to `stop_trigger` option of Trainer module for
early stopping the training.
Args:
    max_epoch (int or float): Max epoch for the training, even if the value 
        is not reached to the condition specified by `stop_condition`,
        finish the training if it reaches to `max_epoch` epoch.
    key (str): Key of value to be observe for `stop_condition`.
    stop_condition (callable): To check the previous value and current value
        to decide early stop timing. Default value is `None`, in that case
        internal `_stop_condition` method is used.
    eps (float): It is used by the internal `_stop_condition`.
    trigger: Trigger that decides the comparison interval between previous
        best value and current value. This must be a tuple in the form of
        ``<int>, 'epoch'`` or ``<int>, 'iteration'`` which is passed to
        :class:`~chainer.training.triggers.IntervalTrigger`.
"""

def __init__(self, max_epoch, key, stop_condition=None, eps=0.01,
             trigger=(1, 'epoch')):
    self.max_epoch = max_epoch
    self.eps = eps
    self._key = key
    self._current_value = None
    self._interval_trigger = util.get_trigger(trigger)
    self._init_summary()
    self.stop_condition = stop_condition or self._stop_condition

def __call__(self, trainer):
    """Decides whether the extension should be called on this iteration.
    Args:
        trainer (~chainer.training.Trainer): Trainer object that this
            trigger is associated with. The ``observation`` of this trainer
            is used to determine if the trigger should fire.
    Returns:
        bool: ``True`` if the corresponding extension should be invoked in
            this iteration.
    """

    epoch_detail = trainer.updater.epoch_detail
    if self.max_epoch <= epoch_detail:
        print('Reached to max_epoch.')
        return True

    observation = trainer.observation
    summary = self._summary
    key = self._key
    if key in observation:
        summary.add({key: observation[key]})

    if not self._interval_trigger(trainer):
        return False

    stats = summary.compute_mean()
    value = float(stats[key])  # copy to CPU
    self._init_summary()

    if self._current_value is None:
        self._current_value = value
        return False
    else:
        if self.stop_condition(self._current_value, value):
            # print('Previous value {}, Current value {}'
            #       .format(self._current_value, value))
            print('Invoke EarlyStoppingTrigger...')
            self._current_value = value
            return True
        else:
            self._current_value = value
            return False

def _init_summary(self):
    self._summary = reporter.DictSummary()

def _stop_condition(self, current_value, new_value):
    return current_value - new_value < self.eps

Использование: вы можете передать его в параметр stop_trigger для trainer,

early_stop = EarlyStoppingTrigger(args.epoch, key='validation/main/loss', eps=0.01)
trainer = training.Trainer(updater, stop_trigger=early_stop, out=args.out)

См. эту суть для всего кода рабочего примера.

[Примечание] Я заметил, что нам также нужно исправить расширение ProgressBar для явной передачи training_length, если мы используем настроенное stop_trigger.

Вы можете передать вызываемый объект опции stop_trigger. Вызываемый объект вызывается на каждой итерации путем передачи объекта Trainer. Он должен возвращать логическое значение. Когда возвращаемое значение равно True, обучение останавливается. Чтобы реализовать раннюю остановку, вы можете написать свою собственную триггерную функцию и передать ее в параметр stop_trigger параметра Trainer.

Другие API, которые принимают объект триггера, также принимают вызываемый; см. документ get_trigger для получения подробной информации.

Примечание: значение кортежа для stop_trigger — это сокращенная запись использования chainer.training.triggers.IntervalTrigger в качестве вызываемого.