机器学习之keras callbacks使用攻略

最新推荐文章于 2024-07-11 08:59:04 发布
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文章代码来源：《deep learning on keras》，非常好的一本书，大家如果英语好，推荐直接阅读该书，如果时间不够，可以看看此系列文章。

书中打了一个形象的比喻：我们之前训练模型就像扔纸飞机一样，叠好了，给个初速度，到底怎么飞，落到哪里，我们无法控制，今天我们要学会的就是如何造一个可以被控制的飞机。

使用callbacks来模型正在训练的时候来控制

我们之前训练的过程是先训练一遍，然后得到一个验证集的识别率变化趋势，从而知道最佳的epoch，设置epoch，再训练一遍，得到最终结果，这样很浪费时间。
一个好方法就是在测试识别率不再上升的时候，我们终止训练就可以了，callback可以帮助我们做到这一点，callback是一个obj类型的，它可以让模型去拟合，也常在各个点被调用。它和所有模型的状态和表现的数据，能够采取措施打断训练，保存模型，加载不同的权重，或者替代模型状态。
callbacks可以用来做这些事情：

  • 模型断点续训：保存当前模型的所有权重
  • 提早结束：当模型的损失不再下降的时候就终止训练，当然，会保
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【小白学习keras教程】九、keras 使用GPU和Callbacks模型保存
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@Author：Runsen GPU 在gpu上训练使训练神经网络比在cpu上运行快得多 Keras支持使用Tensorflow和Theano后端对gpu进行培训 文档： https://keras.io/getting-started/faq/#how-can-i-run-keras-on-gpu 安装GPU 首先，下载并安装CUDA&CuDNN（假设您使用的是NVIDIA gpu） 安装url: https://developer.nvidia.com/cudnn
机器学习笔记 - Keras中的回调函数Callback使用教程
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洞察正在发生的事情和自动化控制是调整深度学习模型非常重要的一点，以避免浪费时间进行人工干预。在 Keras 中，这可以通过tensorflow.keras.callbacksAPI 来实现。在本文中，我们将更详细地研究回调。我们将首先通过展示它们在监督机器学习过程中的作用来说明它们是什么。然后，我们介绍回调 API - 并针对每个回调，用示例说明它可以用于什么。最后，我们将展示如何使用tensorflow.keras.callbacks.Base该类创建自己的回调。
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1. 简述 callbacks中文含义为回调。该模块主要是一些回调函数，即在模型训练的某个时刻执行该回调函数。如early stopping，模型训练过程中，发现n次效果都不再提升，即停止训练。 2. EarlyStopping 早停，第一章简述已经提过，其参数如下： 案例： callback = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='loss', patience=3) model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras
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