Keras Callbacks 指南

Keras Callbacks 是 Keras 框架中非常有用的工具，它允许你在训练过程中执行自定义操作。以下是一些常用的 Callbacks 及其用法。

常用 Callbacks

1. ModelCheckpoint：在训练过程中保存模型权重。

   checkpoint = ModelCheckpoint('model.h5', save_best_only=True)
   model.fit(x_train, y_train, callbacks=[checkpoint])
   

2. EarlyStopping：当验证集上的性能不再提升时停止训练。

   early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3)
   model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[early_stopping])
   

3. ReduceLROnPlateau：当验证集上的性能不再提升时降低学习率。

   reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=2)
   model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[reduce_lr])
   

4. LearningRateScheduler：根据时间或轮数动态调整学习率。

   lr_scheduler = LearningRateScheduler(lambda epoch: 1e-3 * 10**(epoch / 20))
   model.fit(x_train, y_train, callbacks=[lr_scheduler])
   

5. TensorBoard：用于可视化训练过程中的数据。

   tensorboard = TensorBoard(log_dir='./logs')
   model.fit(x_train, y_train, callbacks=[tensorboard])
   

扩展阅读

想要了解更多关于 Keras Callbacks 的信息，可以参考 Keras 官方文档。

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Keras 模型结构

以上是 Keras 模型结构图，可以帮助你更好地理解 Keras 的内部机制。