Keras ModelCheckpoint 监控多个值

Question

我想使用 Keras ModelCheckpoint 回调来监视多个参数（我有一个多任务网络）。只需要一个回调就可以吗？或者我需要在许多回调中这样做吗？

ckechpoint的创建：

checkpointer = ModelCheckpoint(filepath='checkpoints/weights-{epoch:02d}.hdf5', monitor='val_O1_categorical_accuracy' , verbose=1, save_best_only=True, mode='max')

我要监控的第二个参数：val_O2_categorical_accuracy

在列表中这样做是行不通的。IE

checkpointer = ModelCheckpoint(filepath='checkpoints/weights-{epoch:02d}.hdf5', monitor=['val_O1_categorical_accuracy','val_O2_categorical_accuracy'] , verbose=1, save_best_only=True, mode='max')

类型错误：不可散列的类型：“列表”

Answer 1

恐怕您将不得不在不同的情况下执行此操作。想想这里发生了什么——

checkpointer = ModelCheckpoint(filepath='checkpoints/weights-{epoch:02d}.hdf5', monitor='val_O1_categorical_accuracy' , verbose=1, save_best_only=True, mode='max')

当您通过监视保存模型时val_O1_categorical_accuracy，它将在伪代码中执行以下操作 -

for each epoch:
    check the val_O1_categorical_accuracy after updating weights
    if this metric is better in this epoch than the previous ones:
        save the model
    else
        pass

所以真正指定多个monitor超出了范围。在这种情况下，它必须是一个非此即彼的选择，因为基于monitor度量，在其他冲突模型中只有一个模型可能是最好的模型。