使用tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint时，'monitor‘参数的有效字符串值是什么？

使用tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint时，'monitor'参数的有效字符串值可以是以下几种：

1. '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。