keras.callback的logs包含哪些参数
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发布时间：2022-04-23 15:48
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时间：2023-09-18 06:32
回调函数Callbacks
回调函数是一组在训练的特定阶段被调用的函数集，你可以使用回调函数来观察训练过程中网络内部的状态和统计信息。通过传递回调函数列表到模型的.fit()中，即可在给定的训练阶段调用该函数集中的函数。
【Tips】虽然我们称之为回调“函数”，但事实上Keras的回调函数是一个类，回调函数只是习惯性称呼
Callback
keras.callbacks.Callback()
这是回调函数的抽象类，定义新的回调函数必须继承自该类
类属性
params：字典，训练参数集（如信息显示方法verbosity，batch大小，epoch数）
model：keras.models.Model对象，为正在训练的模型的引用
回调函数以字典logs为参数，该字典包含了一系列与当前batch或epoch相关的信息。
目前，模型的.fit()中有下列参数会被记录到logs中：
在每个epoch的结尾处（on_epoch_end），logs将包含训练的正确率和误差，acc和loss，如果指定了验证集，还会包含验证集正确率和误差val_acc)和val_loss，val_acc还额外需要在.compile中启用metrics=['accuracy']。
在每个batch的开始处（on_batch_begin）：logs包含size，即当前batch的样本数
在每个batch的结尾处（on_batch_end）：logs包含loss，若启用accuracy则还包含acc
