res.history可以提取出优化过程每一代最小值吗

在TensorFlow或PyTorch等机器学习库中，`history`通常指的是训练过程中模型的训练和验证指标的历史记录，这些记录包含了每次迭代（epoch）结束后损失函数或者其他评估指标的值。例如，在Keras的`fit`方法中，`res.history`是一个字典，其中包含了像`loss`, `accuracy`, `val_loss`, `val_accuracy`这样的键，对应的是每次训练轮次的指标。

如果你想提取每一代（epochs）的最小值，你可以遍历这个历史字典，找到每个指标对应的最小值。以下是一个简单的例子：

min_val_loss = min(res.history['val_loss'])
min_epoch = res.history['val_loss'].index(min_val_loss) + 1  # 加1是因为索引从0开始

print(f"最低验证损失值: {min_val_loss}")
print(f"最小验证损失发生于第{min_epoch}轮")

这里假设`val_loss`是你关心的最小化指标。如果你使用的是其他指标，请替换相应的键名。