machine-learning - 确定 Keras 中模型拟合的纪元数

Question

我正在尝试自动确定 Keras 自动编码器何时收敛。例如，看看这个 link在“让我们构建尽可能简单的自动编码器”下。 epoch 的数量被硬编码为 50(当损失值收敛时)。但是，如果您不知道数字是 50，您将如何使用 Keras 编写此代码？您会继续调用 fit() 吗？

Answer 1

这个问题实际上非常广泛和困难。关于如何设置 epoch 数有很多技巧:

• 提前停止 - 在这种情况下，您将 epoch 的数量设置为非常高的数字，并且当下一个 epoch 的改进不令人满意时，您会关闭训练。在 Keras 中，您有一个名为 EarlyStopping 的特殊对象。它可以为您完成这项工作。
• 模型检查点 - 在这里您再次设置了非常多的纪元，并且您只需保存最好的模型即可。到选定的指标。您再次拥有一个特殊的callback对于这种情况。

当然，还有其他场景，例如当您在贝叶斯超参数设置中选择此方法时，使用强化学习来查找停止时间或更复杂的场景，但这些方法要困难得多，通常不会带来任何改进。

可以肯定的是，重新启动 fit 方法可能会导致意外行为，因为模型的许多内部状态都会被重置，这可能会导致不稳定。对于这种情况，我强烈建议您使用 train_on_batch这不会重置模型状态，并使许多奇特的训练场景成为可能。