我使用Keras建模，我想我现在已经知道了如何使用回调功能来捕获最佳拟合和防止过度拟合；一切看起来都很好。不过，我仍然想以某种方式捕获给出最佳结果的“纪元”计数，并将其合并到我自己的显示器中；有什么方法可以做到这一点吗？谢谢 model.compile(optimizer='adam', loss='mse' )] c
浏览 26提问于2021-10-19得票数 1
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我正在使用Keras。我正在训练我的神经网络，并使用提前停止。我的耐心是10，验证损失最小的时期是15。我的网络运行到25个时期，然后停止，但如果我理解正确，我的模型是具有25个时期的模型，而不是15
有没有简单的方法可以恢复到15个时期的模型，或者我需要重新实例化模型并运行15个时期？
浏览 11提问于2019-07-05得票数 1
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我正在训练一个巨大的模型。不幸的是，运行时环境在中途中断，我必须重新启动模型。我在每个时期后保存模型。 但我现在的问题是，例如，我已经训练了10个epcoh中的5个。我如何加载它，并表明我在第5个纪元，他必须继续那里，所以只需要经历5个纪元？我知道我可以加载模型，但是我怎么能说我在5个时期，现在你只需要经历5个时期，因为我想要总共10个时期。cp_callback = [tf.keras</
浏览 8提问于2020-11-07得票数 0
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如何配置Keras以停止训练，直到收敛或损失为0时？我强烈地想要让它变得更合适。我不想设置纪元数。我只想让它在收敛的时候停下来。
浏览 2提问于2018-11-26得票数 7
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我现在开始发现用于deap学习的Keras库，似乎在训练阶段选择了一个百分之一的纪元数，但我不知道这个选择是基于哪个假设。在Mnist数据集中，选择的纪元数为4： batch_size=128, nb_epoch=4, validation_data=(X_test, Y_test))
有人能告诉我为什么以及如何选择正确的
浏览 0提问于2017-07-19得票数 6
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CNN训练早期停止
、、、
我使用CNN进行信号分类。(分为两类:病人和对照)。使用早期停止，我想停止训练，直到验证错误停止改进。我无法编写python代码来实现这一点。我试过了，但没能继续下去。
浏览 1提问于2017-12-29得票数 0
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我正在构建一个Keras序列模型来进行二值图像分类。现在，当我使用大约70到80个历元时，我开始获得很好的验证精度(81%)。但我被告知，这是一个非常大的数字将用于划时代，这将影响网络的性能。
浏览 4提问于2019-06-26得票数 2
我在Colab上为我的光通信项目训练一个模型，然后发生了一件奇怪的事情。我首先训练的模型显示了接近99%的训练和97%的验证准确率，但运行时在晚上的某个时候到期了。现在，对于相同的模型，我尝试在重新连接到运行时后重新训练。但现在，准确率从第一个时期起保持不变，为25%。令人惊讶的是，有4个类别，我的模型将它们都分类为0.25。我不确定是什么导致了这个错误，因为在几次重新启动后，模型显示出与原始性能相似的性能，但现在它又回到了25%的准
浏览 31提问于2021-11-03得票数 0
我知道在使用fit_generator方法进行训练时，很容易提到纪元的数量。我有很多图像要训练，我不能使用数组一次加载它们，因为它显示MemoryError。在Keras中有什么方法可以做到这一点吗？我正在使用Tensorflow后端。
编辑:我在Keras中见过EarlyStopping模块，但它只跟踪监控数量的变化。
浏览 1提问于2018-05-02得票数 8
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我试图复制并使用我找到的in this post的keras自定义回调示例，但得到了错误： super(EarlyStopping, self).import Callback, EarlyStopping
def __init__(self, ratio=0.0, super(EarlyStopping, self
浏览 33提问于2019-01-14得票数 0
在jupyter笔记本中，我正在keras中进行训练，代码行类似于当我看到var_loss收敛时，我手动中断执行，很明显，历史记录不会返回模型或方法的成员，或者获取历史对象或其成员的方法？
浏览 13提问于2018-09-07得票数 2
我一直在开发带有keras回调的Tensorflow模型，但是每次我尝试实现早期停止时，我都会得到以下错误：
从tensorflow.keras.callbacks.Earlystopping(patience=2) AttributeError EarlyStopping，ModelCheckpoint -->2 early_stopping =early_stopping AttributeError:模块'tensorflow_core.
浏览 2提问于2020-03-31得票数 0
当我使用EarlyStopping回调时，Keras是将最佳模型保存为val_loss，还是将模型保存为save_epoch = val_loss + YEARLY_STOPPING_PATIENCE_EPOCHS如果是第二种选择，如何才能保存最佳模型？下面是代码片段：
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=YEARLY_STOPPING_PATIEN
浏览 2提问于2018-03-22得票数 2
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我看到了各种帖子/指南，以及一个Udemy课程，它建议通过优化用于训练Keras模型的历次是个好主意。
当你训练一个400年代的模型时，你也训练了200次。当你训练一个400年代的模型时，最好的时期可以是400年代中的任何一个。也就是说，如果您使用GridSearchCV来训练一个模型，这种方法没有考虑到这一点，它只是在比较不同的模型时考虑到最后一个时代。因此，在我看
浏览 0提问于2019-08-03得票数 0
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我第一次使用Keras来解决一个回归问题。我设置了一个提前停止回调，使用patience=3监控val_loss (均方误差)。然而，即使val_loss在最后几个时期减少，训练也会停止。我在下面提供了训练进度和模型构建代码。 正如你在下面看到的，训练在时代8停止了，但val_loss从时代6开始就一直在下降，我认为它应该继续运行。只有一次val_loss增加(从纪元5到6)，耐心是3。： from keras.models import Sequen
浏览 33提问于2021-08-17得票数 0
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我试图弄清楚为什么我的数据在申请早停和辍学时不合适，但是当我不使用早停或辍学时，拟合似乎是可以的.我正在使用的数据集：model.add(Dropout(0.2))
early_stopping = <em
浏览 3提问于2022-06-10得票数 1
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我正在使用Keras为我的项目训练一个神经网络。Keras提供了一个提前停止的函数。我可以知道应该观察哪些参数以避免通过使用提前停止来过拟合我的神经网络吗？
浏览 2提问于2017-05-11得票数 107
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