训练模型 ✅

  1. 编译模型
    使用 model.compile() 配置优化器、损失函数和指标。
    ⚠️ 示例： 

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

  2. 训练步骤
    通过 model.fit() 执行训练，支持自定义回调函数。
    📌 指南：Keras训练流程详解

  3. 保存模型
    训练完成后可调用 model.save("model.h5") 保存权重与结构。

模型评估 📊

  • 使用 model.evaluate() 验证模型性能
    📌 示例：模型评估方法

  • 评估指标
    支持自定义指标，如精确率、召回率等。
    📌 图片：模型评估

回调函数 🔁

  • 回调作用
    通过 Callback 实现训练监控、早停、模型检查点等功能。
    📌 示例：回调函数实战

  • 常用回调

    • EarlyStopping：防止过拟合
    • ModelCheckpoint：保存最佳模型
    • TensorBoard：可视化训练过程

扩展阅读 📖

训练过程
模型评估
回调函数