在Keras中使用earlystoping回调时如何获得最佳模型？

Question

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

然而，我得到的最终模型并不是最好的模型，即具有最高val_acc的模型。但是我有一个对应于后一个纪元的模型，也就是对应于aval_acc的模型，它比最好的模型稍微低一点，这导致了提前停止

我怎样才能买到最好的

我尝试使用“保存最佳模型”并使用回拨：

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

但我得到了同样的结果

Answer 1

如果要保存最高精度，则应设置检查点monitor='val_acc'，它将在最高精度时自动保存。最低的损失未必对应最高的准确度。您还可以设置verbose=1以查看保存的是哪个模型以及保存的原因

Answer 2

在Keras 2.2.3中，为^{}回调引入了一个名为restore_best_weights的新参数，如果设置为True（默认为False），它将从具有最佳监控量的历元恢复权重：

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