Keras Callbacks 是 Keras 深度学习库中用于在训练过程中进行特定操作的工具。它们可以帮助我们监控训练进度、调整学习率、保存模型等。

1. 常用 Callbacks

  • ModelCheckpoint: 用于在训练过程中保存模型。
  • EarlyStopping: 当验证集的损失在一定时间内没有改善时，停止训练。
  • ReduceLROnPlateau: 当验证集的损失不再改善时，降低学习率。
  • TensorBoard: 用于可视化训练过程。

2. 使用 Callbacks

以下是一个简单的例子，展示如何使用 ModelCheckpoint 和 EarlyStopping：

from keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping

checkpoint = ModelCheckpoint('best_model.h5', save_best_only=True)
early_stopping = EarlyStopping(patience=10)

history = model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), epochs=100, callbacks=[checkpoint, early_stopping])

3. 扩展阅读

想要了解更多关于 Keras Callbacks 的信息，可以阅读官方文档：Keras Callbacks

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