Question

我正在使用基于EarlyStopping和val_acc的{{1}}与Keras一起训练神经网络。 patience=0一旦EarlyStopping减少，val_acc就会停止培训。

然而，我获得的最终模型不是最佳模型，即具有最高val_acc的模型。但是我宁愿让模型对应于之后的时期，即对应于val_acc的那个只比最好的一个低一点并导致早期停止！

我如何获得最好的一个？

我尝试使用回调来保存最佳模型：

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

但我得到的结果相同。

Answer 1

在Keras 2.2.3中，为EarlyStopping回调引入了一个名为restore_best_weights的新参数，如果将其设置为True（默认值为False），它将从时期以最佳监视量恢复权重：

restore_best_weights ：是否从纪元恢复具有最佳监视数量值的模型权重。如果False，则使用训练的最后一步获得的模型权重。

Answer 2

如果您想保存最高的准确度，那么您应该设置检查点monitor='val_acc'它将自动保存在最高位置。最低损失可能不一定对应于最高精度。您还可以设置verbose=1以查看正在保存的模型以及原因。