我是 Keras 的新用户。我对使用 Keras 的训练过程有疑问。
由于我的服务器的时间限制(每个作业只能在 24 小时以内运行)，我必须使用多个 10 epoch 周期来训练我的模型。
在第一个训练周期，10 个 epoch 后，使用 Keras 的 ModelCheckpoint 存储最佳模型的权重。
conf = dict()
conf['nb_epoch'] = 10
callbacks = [
ModelCheckpoint(filepath='/1st_{epoch:d}_{val_loss:.5f}.hdf5',
monitor='val_loss', save_best_only=True,
save_weights_only=False, verbose=0)
]
假设我获得最佳模型:“1st_10_1.00000.hdf5”。接下来，我继续使用 10 个时期训练我的模型，并存储最佳模型的权重，如下所示。
model.load_weights('1st_10_1.00000.hdf5')
model.compile(...)
callbacks = [
ModelCheckpoint(filepath='/2nd_{epoch:d}_{val_loss:.5f}.hdf5',
monitor='val_loss', save_best_only=True,
save_weights_only=False, verbose=0)
]
但我有一个问题。第二次训练的第一个时期的 val_loss 为 1.20000，脚本生成模型“2nd_1_1.20000.hdf5”。显然，新的val_loss大于第一次训练的最佳val_loss(1.00000)。第二次训练的后续纪元似乎是基于模型“2nd_1_1.20000.hdf5”而不是“1st_10_1.00000.hdf5”进行训练。
'2nd_1_1.20000.hdf5'
'2nd_1_2.15000.hdf5'
'2nd_1_3.10000.hdf5'
'2nd_1_4.05000.hdf5'
...
我认为不使用第一个训练期的更好结果是一种浪费。任何人都可以指出修复它的方法，或者告诉程序它应该使用之前训练期间的最佳模型的方法？提前谢谢了!
最佳答案
有趣的案例，可能是一个很大的改进...除了创建自己的回调函数之外，我认为 API 目前不支持这样的解决方案。
我认为这不会那么难。您可以将其基于原始的 modelcheckpoint 回调类并进行更改。
这一行: https://github.com/fchollet/keras/blob/master/keras/callbacks.py#L390
它存储 logget 项目的当前最佳值，根据情况在 if 语句中将其初始化为 -inf/inf。
在您的情况下，您必须找到一种方法来读取文件的文件名，进行一些字符串操作，然后添加它。
我建议将其添加为单独的语句..或作为 else if。
避免过多地干扰核心代码。
希望有帮助..
关于machine-learning - 如何使用Keras的ModelCheckpoint继续训练模型，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/43546219/