Question

当我使用EarlyStopping回调时，Keras会根据val_loss保存最佳模型，还是保存模型在save_epoch = [最佳纪元的val_loss] + YEARLY_STOPPING_PATIENCE_EPOCHS？

如果是第二个选项，如何保存最佳模型？

以下是代码段：

early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=YEARLY_STOPPING_PATIENCE_EPOCHS)

history = model.fit_generator(
    train_generator,
    steps_per_epoch=100, # 1 epoch = BATCH_SIZE * steps_per_epoch samples
    epochs=N_EPOCHS,
    validation_data=test_generator,
    validation_steps=20,
    callbacks=[early_stopping])

#Save train log to .csv
pd.DataFrame(history.history).to_csv('vgg16_binary_crossentropy_train_log.csv', index=False)

model.save('vgg16_binary_crossentropy.h5')

Answer 1

根据我使用“早期停留”的经验。回调，模型将不会自动保存...它将停止训练，当您手动保存时，它将是您提出的第二个选项。要在每次val_loss减少时保存模型，请参阅以下文档页面： https://keras.io/callbacks/并查看＆＃34;示例：模型检查点＆＃34;该部分将告诉您到底要做什么。

请注意，如果您希望重新使用已保存的型号，我可以更好地使用＆＃39; save_weights＆＃39;在comson中保存json中的体系结构。 YMMV。

Answer 2

在Keras的v2.2.4 +中，EarlyStopping具有一个restore_best_weights参数，将其设置为True时，会将模型设置为最佳CV性能状态。例如：

EarlyStopping(restore_best_weights=True)

Keras：EarlyStopping保存最佳模型

2 个答案: