python - Keras ModelCheckpoint 监控多个值

Question

我想使用 Keras ModelCheckpoint 回调来监视多个参数(我有一个多任务网络)。只需要一个回调就可以吗？或者我需要在许多回调中这样做吗？？

创建 ckechpoint :

checkpointer = ModelCheckpoint(filepath='checkpoints/weights-{epoch:02d}.hdf5', monitor='val_O1_categorical_accuracy' , verbose=1, save_best_only=True, mode='max')

我要监控的第二个参数:val_O2_categorical_accuracy

在列表中这样做是行不通的。即

checkpointer = ModelCheckpoint(filepath='checkpoints/weights-{epoch:02d}.hdf5', monitor=['val_O1_categorical_accuracy','val_O2_categorical_accuracy'] , verbose=1, save_best_only=True, mode='max')

TypeError: unhashable type: 'list'

Answer 1

恐怕您必须在不同的情况下执行此操作。想想这里发生了什么 -

checkpointer = ModelCheckpoint(filepath='checkpoints/weights-{epoch:02d}.hdf5', monitor='val_O1_categorical_accuracy' , verbose=1, save_best_only=True, mode='max')

当您通过监视 val_O1_categorical_accuracy 来保存模型时，以下是它在伪代码中执行的操作 -

for each epoch:
    check the val_O1_categorical_accuracy after updating weights
    if this metric is better in this epoch than the previous ones:
        save the model
    else
        pass

因此，真正指定多个监视器超出了范围。在这种情况下，它必须是一个非此即彼的选择，因为基于监控指标，在其他冲突模型中只有一个模型可能是最好的。