Я пытаюсь обучить модель. Я использую обратный вызов для контрольных точек, которые в основном сохраняют лучшую модель (с функцией минимальных потерь при проверке). У меня проблема в том, что иногда этот минимум находится в первых эпохах, и проверка кажется немного нестабильной. Есть ли способ использовать контрольные точки после того, как модель станет стабильной или после определенного количества эпох?
Вот изображение моих кривых обучения и проверки:
Вы можете использовать настраиваемый обратный вызов, в котором у вас может быть логическое выражение с вашим условием. Если условие выполнено, вы можете вызвать код ModelCheckpoint отсюда https://github.com/fchollet/keras/blob/master/keras/callbacks.py#L316 .
Если мои слова не имеют смысла, этот фрагмент кода будет!
Спасибо.
class ModifiedCheckpoint(keras.callbacks.Callback):
def __init__(...):
<copy code>
return
def on_train_begin(self, logs={}):
return
def on_train_end(self, logs={}):
return
def on_epoch_begin(self, epoch, logs={}):
return
def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
<insert your logic here>
<and copy code here>
return
def on_batch_begin(self, batch, logs={}):
return
def on_batch_end(self, batch, logs={}):
return
