选择最佳时期数来训练 Keras 中的神经网络

简介

在使用 Keras 训练神经网络时，选择最佳时期数是很重要的。在过拟合和欠拟合之间找到一个平衡点，可以提高模型的泛化能力。本文将介绍如何使用 Keras 中的 EarlyStopping 回调函数和可视化工具 TensorBoard 来选择最佳时期数。

EarlyStopping 回调函数

EarlyStopping 是 Keras 中一个用于回调函数的类，用于实现当监控的指标不再改善时停止训练。这个回调函数需要传递一个参数 monitor，指定监控的指标；还需要传递一个参数 patience，指定需要连续多少轮不改善才会停止训练。

from keras.callbacks import EarlyStopping

early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10)
model.fit(X_train, y_train, validation_split=0.3, epochs=100, callbacks=[early_stopping])

在上述代码中，我们设置监控指标为验证集上的损失函数。当连续 10 轮验证集上的损失函数不再改善时，停止训练。EarlyStopping 回调函数是一种简单而有效的方法，可以避免过拟合问题。

TensorBoard 可视化工具

TensorBoard 是 TensorFlow 中一个强大的可视化工具，可以帮助我们汇总和可视化神经网络的训练过程。在 Keras 中集成 TensorBoard 也很简单，我们只需要在训练模型时添加一个 TensorBoard 回调函数。

from keras.callbacks import TensorBoard

tensorboard = TensorBoard(log_dir='./logs', histogram_freq=0, write_graph=True, write_images=False)
model.fit(X_train, y_train, validation_split=0.3, epochs=100, callbacks=[tensorboard])

在上述代码中，我们设置 log_dir 参数指定 TensorBoard 日志存储的目录。训练完成后，我们可以在终端中输入以下命令开启 TensorBoard。

tensorboard --logdir=./logs --port=8000

在浏览器中打开 http://localhost:8000，即可看到 TensorBoard 的可视化界面。

结论

通过上述方法，我们可以很方便地选择最佳时期数来训练 Keras 中的神经网络。除了 EarlyStopping 回调函数和 TensorBoard 可视化工具，还有其他一些方法也可以用于选择最佳时期数，例如交叉验证、网格搜索等。在训练神经网络时，我们应当尝试不同的方法，找到最适合我们数据集的方法。