所以我有这个神经网络来执行分类任务。我意识到测试数据的准确性会增长到大约50％，然后再下降，而训练数据的准确性却在不断上升。

所以我想让训练在测试准确性下降的地方停止。这样我就可以使用该值找出获得最佳结果的最佳层数。

就像我想找到能给出良好预测的最佳神经网络架构。我该怎么办？

这是我的代码：

model = Sequential()
model.add(layers.Dense(200,activation = "relu",input_shape=(7600,)))
# Hidden - Layers
model.add(layers.Dropout(0.4,noise_shape=None,seed=None))
model.add(layers.Dense(100,activation = "relu"))
model.add(layers.Dropout(0.4,seed=None))
model.add(layers.Dense(50,seed=None))

model.add(layers.Dense(20,activation = "softmax"))
model.summary()

model.compile(loss="categorical_crossentropy",optimizer="adam",metrics=['accuracy'])


model.fit( np.array(vectorized_training),np.array(y_train_neralnettr),batch_size=2000,epochs=10,verbose=1,validation_data=(np.array(vectorized_validation),np.array(y_validation_neralnet)))