validation - Keras 中的验证拆分和检查点最佳模型

Question

Sequential让我们在拟合模型时使用 0.3 的验证拆分。什么将用于验证，第一个或最后 30% 的样本？

其次，检查最佳模型以 .hdf5 文件格式保存最佳模型权重。这是否意味着，对于某个实验，保存的模型是最佳调整模型？

Answer 1

对于您的第一个问题，最后 30% 的样本将用于验证。

来自Keras 文档：

validation_split：在 0 和 1 之间浮动。要用作验证数据的训练数据的一部分。该模型将分离这部分训练数据，不会对其进行训练，并将在每个 epoch 结束时评估该数据的损失和任何模型指标。验证数据是从提供的 x 和 y 数据中的最后一个样本中选择的，在洗牌之前

对于您的第二个问题，我假设您正在谈论ModelCheckpoint和save_best_only=True. monitor在这种情况下，仅当( 'val_loss'，默认情况下) 优于最佳监控值时，此回调才会保存给定 epoch 的权重。具体来说，这发生在这里。如果monitor是'val_loss'，则根据验证损失，这应该是针对特定超参数设置的调整模型。