python - 在 Keras 中使用 EarlyStopping 回调时如何获得最佳模型？

Question

我正在使用基于 val_acc 和 patience=0 的 EarlyStopping 使用 Keras 训练神经网络。 EarlyStopping 在 val_acc 减少时立即停止训练。

但是我得到的最终模型不是最好的模型，即val_acc最高的模型。但我宁愿拥有对应于之后纪元的模型，即对应于 val_acc 的模型仅比最佳模型低一点，这导致了提前停止!

如何获得最好的？

我尝试使用回调保存最佳模型:

ModelCheckpoint(filepath='best_model.h5', monitor='val_loss', save_best_only=True)]

但我得到了相同的结果。

Answer 1

在Keras 2.2.3 ，为 EarlyStopping 引入了一个名为 restore_best_weights 的新参数回调，如果设置为 True(默认为 False)，它将从具有最佳监控数量的 epoch 恢复权重:

restore_best_weights: whether to restore model weights from the epoch with the best value of the monitored quantity. If False, themodel weights obtained at the last step of training are used.