如何在Keras中使用回調(diào)函數(shù)

在Keras中使用回調(diào)函數(shù)可以通過在模型訓(xùn)練時傳入回調(diào)函數(shù)的列表來實現(xiàn)?；卣{(diào)函數(shù)是在訓(xùn)練過程中的特定時刻被調(diào)用的函數(shù)，可以用來實現(xiàn)一些功能，比如保存模型、動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率、可視化訓(xùn)練過程等。

以下是一個簡單的示例，展示了如何在Keras中使用回調(diào)函數(shù)：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.callbacks import ModelCheckpoint

# 創(chuàng)建一個簡單的Sequential模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 編譯模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 定義一個回調(diào)函數(shù)，用來保存模型的權(quán)重
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath='weights.{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.hdf5',
                             monitor='val_loss', save_best_only=True)

# 模型訓(xùn)練，并傳入回調(diào)函數(shù)的列表
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[checkpoint])

在上面的示例中，我們定義了一個ModelCheckpoint回調(diào)函數(shù)，用來保存模型的權(quán)重。在模型訓(xùn)練時，我們將這個回調(diào)函數(shù)傳入callbacks參數(shù)中，這樣在每個epoch結(jié)束時，如果驗證集的損失值有改善，就會保存模型的權(quán)重。

除了ModelCheckpoint回調(diào)函數(shù)，Keras還提供了許多其他內(nèi)置的回調(diào)函數(shù)，比如EarlyStopping、TensorBoard等，可以根據(jù)具體的需求選擇合適的回調(diào)函數(shù)來使用。