Keras 监控教程 📊

Keras 提供了强大的监控工具，帮助开发者实时跟踪模型训练过程。以下是关键内容：

1. 核心监控功能

• 📈 回调函数（Callbacks）
  • ModelCheckpoint：保存最佳模型权重
  • EarlyStopping：防止过拟合的早停机制
  • TensorBoard：可视化训练日志（需配合 TensorBoard() 使用）
• 🧪 TensorBoard 集成
  通过 --log_dir 参数指定日志路径，可监控损失值、准确率、权重分布等指标
  点击查看 TensorBoard 使用示例

2. 可视化技巧

• 使用 History 对象查看训练/验证指标曲线
• 📝 通过 plot 函数生成混淆矩阵（需安装 matplotlib）
• 📌 支持自定义监控指标（如 F1 分数）

3. 实践建议

• ✅ 推荐在 model.fit() 中启用 verbose=2 查看实时进度
• ⚠️ 注意设置合理的监控频率（period 参数）避免性能损耗
• 🌐 可参考 Keras 官方文档 深入了解指标体系

如需了解更具体的监控实现方法，可访问扩展教程：/Keras_Callbacks