23、深度学习模型的检查、监控与优化技巧

深度学习模型的检查、监控与优化技巧

在深度学习模型的训练过程中，我们常常希望能对模型内部的运行情况有更深入的了解和控制。传统的使用 model.fit() 或 model.fit_generator() 在大型数据集上进行数十个轮次的训练，就像放飞纸飞机，一旦放飞就难以控制其轨迹和落点。而接下来要介绍的技术，能让训练过程变得更智能、更可控，就像操控无人机一样。

1. 使用 Keras 回调函数监控和干预模型训练

在训练模型时，有很多情况在一开始是无法预测的，比如需要多少个轮次才能达到最优的验证损失。以往的做法是进行足够多轮次的训练直到过拟合，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，这种方法显然很浪费。更好的做法是在验证损失不再改善时停止训练，这可以通过 Keras 回调函数来实现。

回调函数是一个对象（实现了特定方法的类实例），在调用 fit 方法时传递给模型，并在训练的不同阶段被模型调用。它可以访问模型状态和性能的所有可用数据，并采取相应的行动，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。

常见的回调函数使用方式如下：
- 模型检查点 ：在训练的不同阶段保存模型的当前权重。
- 提前停止 ：当验证损失不再改善时中断训练，并保存训练过程中得到的最佳模型。
- 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