kerasのcallbackのEarlyStoppingの自分が勘違いをしていたところ

#EarlyStoppingとは
監視する値の変化が停止した時に訓練を終了する。

参考：https://keras.io/callbacks/

#勘違いをしていたところ
EarlyStoppingの引数でpatienceとbaselineについて勘違いしていた。
##patience
patienceは監視する値が改善しなくなってからpatienceの数内に改善が止まった値よりも改善しなかった場合学習を止める。

model.fit(... ,callbacks= EarlyStopping(monitor='val_loss',patience=3, verbose=1, min_delta=0,mode="auto"))

patienceが３の場合

Epoch1/100  val_loss = 1.0
Epoch2/100  val_loss = 1.5　　epoch1と比較し改善していない。１回目
Epoch3/100  val_loss = 1.1　　epoch1と比較し改善していない。２回目
Epoch4/100  val_loss = 1.2　　epoch1と比較し改善していない。３回目
Epoch 00006: early stopping   止まる

##baseline
修正

翻訳
baseline：監視対象の数量が到達するためのベースライン値。モデルがベースラインを超えて改善を示さない場合、トレーニングは停止します。
引用：https://keras.io/callbacks/

よくわからない。

間違っているかもしれないのでご指摘をお願いします。