28、神经网络训练与超参数调优指南

最新推荐文章于 2025-12-01 23:06:04 发布

github5actions

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分类专栏：机器学习实战精要文章标签：神经网络超参数调优 TensorBoard

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神经网络训练与超参数调优指南

1. 监测训练与验证损失比

在训练过程中，监测验证损失与训练损失的比率有助于检测过拟合。可以通过自定义回调函数来实现这一功能，示例代码如下：

class PrintValTrainRatioCallback(keras.callbacks.Callback): 
    def on_epoch_end(self, epoch, logs): 
        print("\nval/train: {:.2f}".format(logs["val_loss"] / logs["loss"]))

此外，还可以实现 on_train_begin() 、 on_train_end() 、 on_epoch_begin() 、 on_epoch_end() 、 on_batch_begin() 和 on_batch_end() 等方法。在评估和预测阶段，也可以使用回调函数，比如在评估时实现 on_test_begin() 、 on_test_end() 、 on_test_batch_begin() 或 on_test_batch_end() ，在预测时实现 on_predict_begin() 、 on_predict_end()