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回调函数监控和控制模型训练

在训练深度学习模型时，我们常常难以预测训练过程中的各种情况，例如需要多少个轮次（epochs）才能达到最优的验证损失。传统的做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次，再重新开始训练。但这种方法效率较低。

Keras回调函数为我们提供了更好的解决方案。回调函数是一个对象，它被传递给 fit 方法，并在训练的不同阶段被模型调用。它可以访问模型的状态和性能数据，并采取相应的操作，如中断训练、保存模型、加载不同的权重集等。

以下是一些常见的回调函数及其用途：
- 模型检查点（Model Checkpointing） ：在训练过程中的不同点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 ：或者在更新时可视化模型学习的表示。

keras.callbacks 模块包含了许多内置的回调函数，以下是一些常用的回调函数及其使用示例：

1.1 ModelCheckpoint和EarlyStopping回调函数

import keras

ca