ModelCheckpointの詳細
問題の説明
kerasを使用してモデルを構築し、トレーニング時にval_を検証します.accは1に達したが,試験データセットの上でモデルはまだ完全に収束していない.ModelCheckpointのパラメータ設定時に最適なモデルのみを保持するよう設定されているため、最新のより良いモデルを保存できません.
ModelCheckpoint
keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath,
monitor='val_loss',
verbose=0,
save_best_only=False,
save_weights_only=False,
mode='auto',
period=1)
filepath = "weights_{epoch:03d}-{val_loss:.4f}.h5"は、epochおよび検証セットlossに対応する複数のファイルを生成します.モニタ:監視する値、通常はval_accまたはval_lossまたはaccまたはloss verbose:情報表示モード、0または1.1は出力epochモデルのために情報を保存し、デフォルトは0は出力しないことを示し、情報形はEpoch 00001:val_acc improved from -inf to 0.49240, saving model to/xxx/checkpoint/model_001-0.3902.h5 save_best_only:Trueに設定すると、検証セットで最もパフォーマンスの良いモデルmode:‘auto’,‘min’,‘max’のいずれかにのみ保存されます.save_best_only=Trueの場合、パフォーマンス最適モデルの評価基準を決定します.たとえば、モニタリング値がval_の場合accの場合、モードはmax、検出値はval_lossの場合、モードはminであるべきです.autoモードでは,評価準則は被モニタリング値の名前から自動的に推定される.save_weights_only:Trueに設定すると、モデルウェイトのみが保存されます.そうしないと、モデル全体(モデル構造、構成情報などを含む)period:CheckPoint間の間隔のepoch数EarlyStopping
keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss',
patience=0,
verbose=0,
mode='auto')
問題解決
filepath = "model_{epoch:03d}-{val_acc:.4f}.h5" #
save_best_only=False ，#
save_weights_only=True ，#
patience = 10
patience = 10,
monitor='acc'
リファレンス
https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/callbacks/