keras设置验证集的学习率

A: 在 Keras 中，通常通过使用 `ModelCheckpoint` 回调和 `EarlyStopping` 回调在训练期间设置验证集和学习率。

首先，您可以定义一个 `ModelCheckpoint` 回调，用于每次训练过程中保存最佳的模型权重。

from keras.callbacks import ModelCheckpoint

checkpoint = ModelCheckpoint('model.h5', monitor='val_loss', save_best_only=True)

然后，您可以定义一个 `ReduceLROnPlateau` 回调，该回调将在损失不再降低时降低学习率。

from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau

reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=5, verbose=1)

在训练模型时，您可以将这两个回调用于训练。

model.fit(x_train, y_train,
          batch_size=32,
          epochs=100,
          validation_data=(x_val, y_val),
          callbacks=[checkpoint, reduce_lr])

这将在每次验证损失下降时保存权重，并在损失停止下降时降低学习率。

希望这可以帮助您设置验证集的学习率！