确定Keras中模型拟合的时期数

Question

我正在尝试自动确定Keras自动编码器何时收敛。例如，请查看“让我们构建最简单的自动编码器”下的link。时期的数量被硬编码为50（当损失值收敛时）。但是，如果你不知道这个数字是50，你将如何使用Keras进行编码？你会继续打电话给fit()吗？

Answer 1

这个问题实际上是荒谬而广泛的。关于如何设置时期数的方法很多：

• 提前停止 - 在这种情况下，您将时期数设置为一个非常高的数字，并且当下一个时期的改进不能满足时，您将关闭训练。在keras中，您有一个名为EarlyStopping的特殊对象，可以为您完成工作。
• 模型检查点 - 在这里你再次设置了一个非常多的时代，你只需要保存最好的模型w.r.t.选择一个指标。对于这种情况，您再次有一个特殊的callback。

当然还有其他情况，例如当您在Bayessian超参数设置中选择时，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，它不会重置模型状态，并且可以使很多花哨的训练方案成为可能。