残差网络如何设置callback函数？

在Keras中，可以使用Callback函数来监控和调整训练过程。设置Callback函数的步骤如下：

1. 导入Callback类： from keras.callbacks import Callback

2. 定义Callback类： class MyCallback(Callback):
def on_train_begin(self, logs={}):
# 在训练开始时执行的操作

def on_train_end(self, logs={}):
# 在训练结束时执行的操作

def on_epoch_begin(self, epoch, logs={}):
# 在每个epoch开始时执行的操作

def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
# 在每个epoch结束时执行的操作

def on_batch_begin(self, batch, logs={}):
# 在每个batch开始时执行的操作

def on_batch_end(self, batch, logs={}):
# 在每个batch结束时执行的操作

3. 设置Callback函数： callback = MyCallback()

4. 在模型训练时添加Callback函数： model.fit(X_train, y_train, callbacks=[callback])

在残差网络中，可以使用Callback函数来监控模型的训练过程，例如记录每个epoch的训练误差和验证误差，并在训练过程中动态调整学习率等超参数。