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keras.callbacks 서브 패키지의 주요 메소드

 

메소드

설명

ModelCheckpoint()

·         모델을 저장하기 위해 케라스의 콜백 함수

·         아래 참조

EarlyStopping()

·         학습이 진행될수록 학습셋의 정확도는 올라가지만 과적합으로 인해 테스트셋의 실험 결과는 점점 나빠지게 되는데 학습이 진행되어도 테스트셋 오차가 줄지 않으면 학습을 멈추게 하는 함수입니다.

·         아래 참조

 

 

 

keras.callbacks.ModelCheckpoint() 

ModelCheckpoint() 인자

설명

filepath

epoch마다 훈련된 모델을 저장할 경로

monitor

관찰하고자 하는 항목을 지정

 

설명

val_loss

테스트 오차

acc

학습 정확도

val_acc

테스트셋 정확도

loss

학습셋 오차

 

 

verbose

해당 함수의 진행 사항의 출력 여부

 

설명

verbose=1

해당 함수의 진행 사항이 출력됩니다.

verbose=0

해당 함수의 진행 사항이 출력되지 않습니다.

 

 

save_best_only

모델의 정확도가 최고값을 갱신했을 때만 저장 여부

설명

save_best_only=True

모델이 앞서 저장한 모델보다 나아졌을 때만 저장

save_best_only=False

모든 모델 저장

 

 

 

 

 

 

 

keras.callbacks.EarlyStopping()

EarlyStopping() 인자

설명

min_delta

개선되고 있다고 판단하기 위한 최소 변화량을 나타냅니다. 만약 변화량이 min_delta보다 적은 경우에는 개선이 없다고 판단합니다.

patience

개선이 없다고 바로 종료하지 않고 개선이 없는 에포크를 얼마나 기다려 것인 지를 지정합니다.

만약 10이라고 지정하면 개선이 없는 에포크가 10번째 지속될 경우 학습을 종료합니다.

verbose

얼마나 자세하게 정보를 표시할 것인가를 지정합니다. (0, 1, 2)

mode

관찰 항목에 대해 개선이 없다고 판단하기 위한 기준을 지정합니다.

ex) 관찰 항목이 monitor='val_loss' 으로 설정된 경우에는 감소되는 것이 멈출 종료되어야 하므로, mode='min'으로 설정됩니다.

 

설명

auto

관찰하는 이름에 따라 자동으로 지정합니다.

min

관찰하고 있는 항목이 감소되는 것을 멈출 종료합니다.

max

관찰하고 있는 항목이 증가되는 것을 멈출 종료합니다.

 

 

 


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Posted by codedragon codedragon

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