回调函数Callbacks

回调函数是一组在训练的特定阶段被调用的函数集，你可以使用回调函数来观察训练过程中网络内部的状态和统计信息。通过传递回调函数列表到模型的.fit()中，即可在给定的训练阶段调用该函数集中的函数。

【Tips】虽然我们称之为回调“函数”，但事实上Keras的回调函数是一个类，回调函数只是习惯性称呼

 

EarlyStopping

keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=0, verbose=0, mode='auto')

当监测值不再改善时，该回调函数将中止训练

参数

• monitor：需要监视的量

• patience：当early stop被激活（如发现loss相比上一个epoch训练没有下降），则经过patience个epoch后停止训练。

• verbose：信息展示模式

• mode：‘auto’，‘min’，‘max’之一，在min模式下，如果检测值停止下降则中止训练。在max模式下，当检测值不再上升则停止训练。

ModelCheckpoint

keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_loss', verbose=0, save_best_only=False, save_weights_only=False, mode='auto', period=1)

该回调函数将在每个epoch后保存模型到filepath

filepath可以是格式化的字符串，里面的占位符将会被epoch值和传入on_epoch_end的logs关键字所填入

例如，filepath若为weights.{epoch:02d-{val_loss:.2f}}.hdf5，则会生成对应epoch和验证集loss的多个文件。

参数

• filename：字符串，保存模型的路径

• monitor：需要监视的值

• verbose：信息展示模式，0或1

• save_best_only：当设置为True时，将只保存在验证集上性能最好的模型

• mode：‘auto’，‘min’，‘max’之一，在save_best_only=True时决定性能最佳模型的评判准则，例如，当监测值为val_acc时，模式应为max，当检测值为val_loss时，模式应为min。在auto模式下，评价准则由被监测值的名字自动推断。

• save_weights_only：若设置为True，则只保存模型权重，否则将保存整个模型（包括模型结构，配置信息等）

• period：CheckPoint之间的间隔的epoch数

#定义回调函数,以便使用早停技术并保持最佳模型
callbacks = [
    EarlyStopping(monitor='val_acc',patience=20,verbose=2),
    ModelCheckpoint('checkpoint/multi_layer_best_model.h5',monitor='val_acc',save_best_only=True,verbose=0),
    ]

model.fit(X_train.values,
          y_train,
          batch_size=batch_size,
          epochs=n_epochs,
          validation_split=0.2,
          verbose=2,
          callbacks=callbacks
          )

 

reference:

https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/callbacks/