在喀拉拉邦保存最佳模型 - python

在keras中训练模型时使用以下代码

from keras.callbacks import EarlyStopping

model = Sequential()
model.add(Dense(100, activation='relu', input_shape = input_shape))
model.add(Dense(1))

model_2.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error', metrics=['accuracy'])


model.fit(X, y, epochs=15, validation_split=0.4, callbacks=[early_stopping_monitor], verbose=False)

model.predict(X_test)

但是最近，我想保存受过最佳训练的模型，因为我正在训练的数据在“高val_loss vs epochs”图中出现了很多峰值，并且我想使用该模型中迄今为止最好的一种。

有什么方法或功能可以帮助您吗？

python大神给出的解决方案

EarlyStopping和ModelCheckpoint是Keras文档中需要的。

您应该在ModelCheckpoint中设置save_best_only=True。如果需要任何其他调整，则微不足道。

为了帮助您更多，您可以看到用法here on Kaggle。

如果上面的Kaggle示例链接不可用，请在此处添加代码：

model = getModel()
model.summary()

batch_size = 32

earlyStopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=0, mode='min')
mcp_save = ModelCheckpoint('.mdl_wts.hdf5', save_best_only=True, monitor='val_loss', mode='min')
reduce_lr_loss = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=7, verbose=1, epsilon=1e-4, mode='min')

model.fit(Xtr_more, Ytr_more, batch_size=batch_size, epochs=50, verbose=0, callbacks=[earlyStopping, mcp_save, reduce_lr_loss], validation_split=0.25)

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