red_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_accuracy', patience=8, verbose=1, factor=0.5)
时间: 2023-10-07 13:10:45 浏览: 24
这段代码是在使用Keras中的ReduceLROnPlateau回调函数,它可以在验证集上监测指定的指标(这里是val_accuracy)并根据特定条件(这里是patience=8)来动态地调整学习率(通过factor=0.5来将学习率减半)。当验证指标不再提升时,ReduceLROnPlateau回调函数就会被触发并降低学习率,以便更好地训练模型。verbose=1表示会输出详细的日志信息。
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earlystop = EarlyStopping(patience=10) learning_rate_reduction = ReduceLROnPlateau(monitor='val_accuracy', patience=2, verbose=1, factor=0.5, min_lr=0.00001) callbacks = [earlystop, learning_rate_reduction]
这段代码是用来创建回调函数列表,其中包括了早停法(EarlyStopping)和学习率衰减(ReduceLROnPlateau)两个常用的回调函数。
首先,`EarlyStopping` 是一个用于设置早停法的回调函数。它的参数 `patience` 指定了在验证集上的表现停滞不前的时候,等待多少个 epoch 后停止训练。在这里,设置为 10 意味着如果模型在连续的 10 个 epoch 内都没有改善,则训练会提前停止。
接下来,`ReduceLROnPlateau` 是一个用于设置学习率衰减的回调函数。它的参数 `monitor` 指定了需要监测的指标,这里选择了验证集上的准确率作为监测指标。`patience` 设置为 2 表示如果在连续的 2 个 epoch 中都没有改善,则会降低学习率。`factor` 是一个缩放因子,每次降低学习率时会将当前学习率乘以该因子。`min_lr` 是学习率的下限,当学习率降低到这个下限时,训练会停止。
最后,将 `earlystop` 和 `learning_rate_reduction` 两个回调函数添加到回调函数列表 `callbacks` 中。这样,在模型训练过程中,每个 epoch 结束时都会调用这些回调函数来监测模型的性能,并根据设定的条件来采取相应的操作,例如提前停止训练或降低学习率。
filepath = "model.h5" checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_top_3_accuracy', verbose=1, save_best_only=True, mode='max') reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_top_3_accuracy', factor=0.5, patience=2,
这段代码是用于Keras模型训练时的回调函数设置。其中包含两个回调函数:ModelCheckpoint和ReduceLROnPlateau。
ModelCheckpoint函数是用于在每个epoch结束时保存模型的回调函数。参数filepath是保存模型的文件路径;monitor表示需要监测的指标,这里是验证集上的top3准确率;verbose表示输出信息的详细程度,1表示输出详细信息;save_best_only表示只保存在验证集上性能最好的模型,即val_top_3_accuracy最大的模型;mode表示监测指标的模式,这里是最大化val_top_3_accuracy。
ReduceLROnPlateau函数是用于在验证集上监测模型性能,并在性能停止提升时降低学习率的回调函数。参数monitor、factor、patience、mode的含义与ModelCheckpoint函数一致。当在patience个epoch中验证集上的监测指标val_top_3_accuracy没有提升时,ReduceLROnPlateau函数会将学习率降低为原来的factor倍。