Keras Callbacks詳解

一、什麼是Keras Callbacks

Keras是常用的深度學習框架之一，Keras Callbacks是其自帶的一個工具，可以在訓練期間在不同的時刻調用不同的函數，幫助我們對訓練過程進行監控和控制，以達到更好的訓練效果。

在訓練過程中，我們可能需要對訓練過程進行以下操作：

1. 保存最好的模型

2. 在訓練過程中動態調整學習率

3. 記錄並可視化訓練過程中的指標，比如損失函數和正確率

4. 在訓練結束後輸出模型結構和參數信息等

Keras Callbacks提供了豐富的回調函數來滿足我們的需求。

二、常用的Keras Callbacks

1. ModelCheckpoint

ModelCheckpoint可以在訓練過程中根據某個指標（比如驗證集的正確率）保存最好的模型。如果指定參數save_best_only=True，則只保存指標最好的模型，否則每個epoch都會保存。示例代碼如下：

from keras.callbacks import ModelCheckpoint

model_checkpoint = ModelCheckpoint('best_model.h5', save_best_only=True)
model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), epochs=10, callbacks=[model_checkpoint])

2. LearningRateScheduler

神經網路的學習率對訓練結果影響很大，如果學習率太大會導致無法收斂，如果學習率太小會使訓練速度變慢。LearningRateScheduler可以在訓練過程中動態調整學習率，例如每個epoch減小10%。示例代碼如下：

from keras.callbacks import LearningRateScheduler

def scheduler(epoch):
    lr = 0.1
    if epoch > 5:
        lr = lr * 0.9
    return lr

lr_scheduler = LearningRateScheduler(scheduler)
model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), epochs=10, callbacks=[lr_scheduler])

3. TensorBoard

TensorBoard是TensorFlow的可視化工具，可以方便地記錄和可視化訓練過程中的指標和網路結構，包括損失函數、正確率、參數分布、直方圖等。Keras可以通過TensorBoard的回調函數來實現。示例代碼如下：

from keras.callbacks import TensorBoard

tensorboard = TensorBoard(log_dir='./logs', histogram_freq=1, write_graph=True, write_images=True)
model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), epochs=10, callbacks=[tensorboard])

4. EarlyStopping

EarlyStopping可以在訓練過程中監控某個指標（比如驗證集的正確率），如果連續多少個epoch指標沒有改善，則停止訓練。這可以防止過度擬合。示例代碼如下：

from keras.callbacks import EarlyStopping

early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_accuracy', patience=3, mode='auto')
model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), epochs=10, callbacks=[early_stopping])

三、自定義Keras Callbacks

除了常用的Keras Callbacks外，我們還可以自定義回調函數，滿足自己的需求。自定義回調函數需要繼承Callback類，並實現一些特定的方法，例如on_train_begin、on_batch_end、on_epoch_end等。示例代碼如下：

from keras.callbacks import Callback

class MyCallback(Callback):
    def on_train_begin(self, logs=None):
        print('Training begins...')
        
    def on_batch_end(self, batch, logs=None):
        print('Batch %d finished' % batch)
        
    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        print('Epoch %d finished' % epoch)

my_callback = MyCallback()
model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), epochs=10, callbacks=[my_callback])

四、總結

Keras Callbacks是一個強大的工具，可以幫助我們更好地監控和控制訓練過程，以獲得更好的訓練效果。除了常用的回調函數外，我們還可以自定義回調函數，滿足自己的需求。