22、深度学习模型的检查、监控与优化

深度学习模型的检查、监控与优化

1. 使用 Keras 回调函数监控和干预模型训练

在深度学习模型的训练过程中，我们常常面临许多不确定性，例如难以预先确定达到最优验证损失所需的训练轮数。传统的方法是进行大量轮次的训练，直到出现过拟合，然后根据第一次训练的结果确定合适的轮数，再重新开始训练。但这种方法显然很浪费资源。

1.1 回调函数的概念与作用

Keras 回调函数是解决上述问题的有效工具。回调函数是一个对象（实现了特定方法的类实例），在调用 fit 方法时将其传递给模型，模型在训练的不同阶段会调用这些回调函数。回调函数可以访问模型的状态和性能的所有可用数据，并采取相应的操作，如中断训练、保存模型、加载不同的权重集或改变模型的状态。

以下是一些常见的回调函数使用场景：
- 模型检查点（Model checkpointing） ：在训练的不同阶段保存模型的当前权重。
- 提前停止（Early stopping） ：当验证损失不再改善时中断训练，并保存训练过程中获得的最佳模型。
- 动态调整参数值 ：例如在训练过程中动态调整优化器的学习率。
- 记录训练和验证指标 ：或者可视化模型学习到的表示。我们熟悉的 Keras 进度条就是一个回调函数。

1.2 常见内置回调函数及使用示例

keras.callbacks 模块包含了许多内置的回调函数，下面介绍几个常用的回调函数及其