保存具有最佳验证损失的模型

在训练神经网络时，我们通常需要保存最佳的模型以便以后使用。最佳的模型通常是指具有最佳验证损失的模型。在 Keras 中，我们可以使用回调函数 ModelCheckpoint 来保存最佳的模型。

ModelCheckpoint 回调函数

ModelCheckpoint 回调函数可以在每个 epoch 结束时检查模型的性能，并保存最佳的模型。具体来说，它可以保存具有最佳验证准确率、最佳验证损失、最佳训练准确率等类似指标的模型。我们可以在创建模型时使用 ModelCheckpoint 回调函数，如下所示：

from keras.callbacks import ModelCheckpoint

# 创建 ModelCheckpoint 回调函数
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath='best_model.h5',
                             monitor='val_loss',
                             save_best_only=True,
                             save_weights_only=False,
                             mode='auto',
                             verbose=1)

# 创建模型并编译
model = ...

# 训练模型并使用 ModelCheckpoint 回调函数
model.fit(x_train, y_train,
          epochs=...,
          batch_size=...,
          validation_data=(x_val, y_val),
          callbacks=[checkpoint])

上述代码中，我们创建了一个 ModelCheckpoint 回调函数，并将它作为 callbacks 参数传递给 model.fit() 函数。该函数包含了一些参数：

• filepath: 保存模型的路径。
• monitor: 被监测的指标。在这里为验证损失。
• save_best_only: 只保存最好的模型，若为 True 则只保存具有最小 monitor 值的模型。
• save_weights_only: 是否只保存模型的参数（权重），而不保存模型的结构。
• mode: 对监测指标的计算方式。如果为 auto，则会根据指标的名字自动判断是取最大值还是最小值。
• verbose: 日志输出的详细程度。

加载保存的模型

我们可以使用 keras.models.load_model() 函数加载保存的模型，如下所示：

from keras.models import load_model

# 加载保存的模型
model = load_model('best_model.h5')
model.summary()

注意事项

• ModelCheckpoint 回调函数将会覆盖之前保存的模型文件。如果需要保存所有模型，可以通过给 filepath 添加变量，如 epoch 数和验证损失等。
• 保存和加载模型时需要使用相同的代码版本和 Keras 版本，否则可能会遇到兼容性问题。

总结

本文介绍了如何使用 Keras 中的 ModelCheckpoint 回调函数来保存具有最佳验证损失的模型。同时还介绍了如何加载保存的模型以及使用回调函数时需要注意的事项。