keras强制退出训练

你可以使用 Keras 中的 EarlyStopping 回调函数来强制退出训练。EarlyStopping 回调函数可以监控训练过程中的指标，并在其达到提前停止条件时中断训练。

以下是一个示例代码，其中使用了 EarlyStopping 回调函数：

from keras.callbacks import EarlyStopping

# 定义 EarlyStopping 回调函数
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), epochs=10, batch_size=32, callbacks=[early_stopping])

在上面的代码中，EarlyStopping 回调函数被创建并传递给模型的 `fit` 方法的 callbacks 参数中。回调函数将监视验证集上的损失函数，如果连续三个 epoch 验证集上的损失函数没有改善，则训练过程会被中断。你可以根据需要调整这些参数。