如何通过回调on_batch_end提前停止训练模型？我尝试将model.stop_training属性设置为True，但似乎不起作用。下面是我使用的代码： callback = LambdaCallback(on_batch_end=lambda batch,logs:self.on_batch_end(batch, logs))
self.model.fit记住，我输入了无数次，它永远不会结束训练过程。def <
浏览 103提问于2020-07-07得票数 0
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如果我用stateful=False构建和训练我的基于随机神经网络的模型，我可以简单地做(例如)： model.layers[0].stateful = True 在预测中，它是否如预期的那样生效？
浏览 40提问于2019-05-31得票数 4
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我正在为我的tf.keras培训编写一个定制的早期停止回调。为此，我可以在一个回调函数中设置变量self.model.stop_training = True，例如on_epoch_end()。但是，Keras只在当前时代完成时才停止训练，即使我在一个时期的训练中设置了这个变量，例如在on_batch_end()中。因此，我的问题是:喀拉斯是否有办法立即停止训练，即使是在当前时代的进程中？
浏览 1提问于2020-06-03得票数 4
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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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如果满足某些条件，我会使用回调来停止训练过程。我想知道如何访问由于回调而停止训练的纪元编号。tf
def on_batch_endtraining_input, training_output, epochs=100, batch_size=100,
浏览 58提问于2021-10-06得票数 0
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我正在训练一个关于google的CNN，不幸的是，我想到添加ModelCheckpoint回调太晚了。尽管在google上，这个非常简单的模型已经训练了10个小时。如果我中断model.fit单元(停止运行)，并将ModelCheckpoint回调添加到model.fit函数中的回调中，那么模型会从头开始重新训练吗？
浏览 4提问于2022-04-13得票数 0
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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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validation_data=generatorValidation, validation_steps=nofBatchesPerValidationEpoch) 然后，我向callbacks添加了一个自定义回调，以记录有关历元、训练和批次的信息。为此，我使用以下函数：on_epoch_begin、on_epoch_end、on_train_begin、on_train_end、on_batch_begin和on_batch_end。我可以找到其他可以在MyModel.evaluate中使用<
浏览 16提问于2019-09-30得票数 0
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我有一个为分类定义的Keras模型(TF后端)。为了进行调试，我想在训练期间将训练图像转储到我的模型中。我正在尝试创建一个自定义回调，为此编写Tensorboard图像摘要。但是如何在回调中获取真实的训练数据呢？self.writer = tf.summary.FileWriter(self.log_dir)
必须有一种方法来查看哪些<
浏览 1提问于2018-10-13得票数 11
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我正在使用一个更快的RCNN模型来训练一个对象检测器，使用的是Pipeline配置文件。我知道可以通过直接取消(ctrl+c)来停止培训。我希望训练根据损失值自动停止。如何做到这一点？我知道keras回调可以在监控时期时使用。在使用配置文件和预先训练的模型(用于监控步骤)时，是否有这样的选项。谢谢。
浏览 43提问于2020-09-03得票数 1
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我想设计三种结构相同的模型，但最终它们中的一种应该有一些严重的过度拟合，另一种模型的过度拟合较少，而最后一种模型则没有过度拟合。因此，现在的问题是，如
浏览 5提问于2020-10-31得票数 0
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我想知道是否有一种简单的方法，可以根据用户输入而不是监视任何特定的指标，在Keras中创建触发提前停止的方法。也就是说，我想发送一个键盘信号给执行训练的进程，这样它就可以退出fit_generator函数并执行剩余的代码。 有什么想法吗？terminateOnFlag = TerminateOnFlag()
callbacks.append(terminateOnFlag) 其中callbacks是我反馈到fit_generator中的回调列表在训练过程中，当我发送SIGINT信号时，我确实收到了消息SI
浏览 18提问于2018-12-25得票数 4
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我正在做一个项目，在那里我需要训练一个有250幅图像的数据集的模型。我的epochs数是500。这是不是太过分了？它会超合适吗？我这么做是因为我正在跟踪一个由40张图片组成的数据集，导师使用了500个epochs。
浏览 0提问于2022-08-08得票数 0
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如何通过keras中的回调有效地停止训练模型的拟合过程？到目前为止，我已经尝试了各种方法，包括下面的方法。self.model.stop_training = True
回调被执行，但是self.model.stop_training = True似乎没有效果。打印成功，但模型继续训练。你知道如何解决这个问题吗？我的tensorflow版本是: tensorflow==1.14.0
浏览 28提问于2020-05-29得票数 2
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所以，我在使用木星笔记本和Keras做一个机器学习项目，然后我开始训练。几个小时后，我回来了，却意识到我意外地把时代设定成了一个非常高的数字。我在想，如果我停止运行这个单元格(发送一个KeyboardInterrupt)，整个培训会被取消吗？或者，我目前所处的时代的重量还会保存下来吗？
我仍然可以从下一个手机进入模型。
浏览 0提问于2018-11-15得票数 10
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我正在训练一个CNN使用Keras与TensorFlow后端，使用imgaug图像增强。提前感谢
浏览 0提问于2018-11-30得票数 1
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我的模型在第四次训练后停止训练，尽管我希望它在那之后继续训练。我已经将监视器设置为验证丢失，而耐心设置为2，这意味着在验证损失连续增加2次之后，培训就会停止。然而，在这种情况发生之前，训练似乎停止了。定义为： EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=2, verbose=0),在fit函数中，我这样使用它epoc
浏览 2提问于2017-10-10得票数 5
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在允许训练进入下一个时期之前，是否可以对模型进行交叉验证，以获得更稳健的测试误差估计？我发现，早期停止度量，比如验证集上的准确性，可能会受到高方差的影响。早期停止的模型通常在看不见的数据上表现不佳，我怀疑这是因为与验证集方法相关的高方差。为了最小化早期停止指标中的方差，我想在模型从epoch i训练到epoch i + 1时对早期停止指标进行k折叠交叉验证。我想在epoch i上使用模型，将
浏览 6提问于2018-10-13得票数 6
在使用以下内容时： EarlyStopping(patience=15, monitor='val_loss', min_delta=0, mode='min'),, save_weights_only=True)我是用训练期间计算出的最佳权重来做预测，还是model使用的是最后一个权重(可能不是最好的)？那么，上述方法是一
浏览 0提问于2018-08-15得票数 13
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我试着训练模特儿，但没有成功。我看到了错误
Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').
浏览 7提问于2022-08-29得票数 1
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