使用tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint时,'monitor'参数的有效字符串值可以是以下几种:
- 'val_loss':监控验证集的损失值,即模型在验证集上的表现。
- 概念:验证集是用于评估模型性能和调整超参数的数据集。
- 分类:监控指标。
- 优势:通过监控验证集的损失值,可以及时保存在验证集上表现最好的模型。
- 应用场景:适用于需要在训练过程中保存最佳模型的任务,如分类、回归等。
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- 'val_accuracy':监控验证集的准确率,即模型在验证集上的分类准确率。
- 概念:准确率是分类任务中常用的评估指标,表示模型预测正确的样本占总样本数的比例。
- 分类:监控指标。
- 优势:通过监控验证集的准确率,可以及时保存在验证集上表现最好的模型。
- 应用场景:适用于分类任务,如图像分类、文本分类等。
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- 'loss':监控训练集的损失值,即模型在训练集上的表现。
- 概念:训练集是用于训练模型的数据集。
- 分类:监控指标。
- 优势:通过监控训练集的损失值,可以及时保存在训练集上表现最好的模型。
- 应用场景:适用于需要在训练过程中保存最佳模型的任务,如分类、回归等。
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- 'accuracy':监控训练集的准确率,即模型在训练集上的分类准确率。
- 概念:准确率是分类任务中常用的评估指标,表示模型预测正确的样本占总样本数的比例。
- 分类:监控指标。
- 优势:通过监控训练集的准确率,可以及时保存在训练集上表现最好的模型。
- 应用场景:适用于分类任务,如图像分类、文本分类等。
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以上是对'monitor'参数有效字符串值的完善且全面的答案。