Зворотні виклики Keras

Вступ до Deep Learning з Keras

Miguel Esteban

Data Scientist & Founder

Що таке зворотний виклик?

Зворотні виклики в Keras

Зворотний виклик, якого бракувало

# Навчання моделі та збереження історії
history = model.fit(X_train, y_train,
                    epochs=100,
                    metrics=['accuracy'])

print(history.history['loss'])

[0.6753975939750672, ..., 0.3155936544282096]

print(history.history['accuracy'])

[0.7030952412741525, ..., 0.8604761900220599]

Зворотний виклик, якого бракувало

# Навчання моделі та збереження історії
history = model.fit(X_train, y_train,
                    epochs=100,
                    validation_data=(X_test, y_test),
                    metrics=['accuracy'])        

print(history.history['val_loss'])

[0.7753975939750672, ..., 0.4155936544282096]

print(history.history['val_accuracy'])

[0.6030952412741525, ..., 0.7604761900220599]

Графіки History

# Побудуйте графік точності train vs test по епохах
plt.figure()

# Використайте метрики з history
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['val_accuracy'])

# Оформлення графіка
plt.title('Model accuracy')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Test'])
plt.show()

Графіки History

Раннє зупинення

# Імпортуйте early stopping із keras.callbacks
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping


# Створіть callback early stopping
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5)


# Навчайте модель із цим callback
model.fit(X_train, y_train, epochs=100,
          validation_data=(X_test, y_test),
          callbacks = [early_stopping])

Контрольна точка моделі

# Імпортуйте model checkpoint із keras.callbacks
from keras.callbacks import ModelCheckpoint


# Створіть callback збереження моделі
model_save = ModelCheckpoint('best_model.hdf5',
                              save_best_only=True)


# Навчайте модель із цим callback
model.fit(X_train, y_train, epochs=100,
          validation_data=(X_test, y_test),
          callbacks = [model_save])

Давайте потренуємось!

Вступ до Deep Learning з Keras