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在Keras中设置提前停止和自动检查点
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
介绍了使用Keras中的ModelCheckpoint和EarlyStopping回调函数来保存模型权重和提前停止训练的方法。ModelCheckpoint会在每个训练周期结束时保存模型权重，仅当损失函数有改善时才保存最佳权重。EarlyStopping会在训练过程中，当损失函数不再改善时提前停止训练。
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关键要点
- 使用Keras中的ModelCheckpoint和EarlyStopping回调函数来保存模型权重和提前停止训练。
- ModelCheckpoint在每个训练周期结束时保存模型权重，仅在损失函数改善时保存最佳权重。
- EarlyStopping在训练过程中，当损失函数不再改善时提前停止训练。
- ModelCheckpoint的参数save_best_only确保仅保存最佳模型。
- EarlyStopping的patience参数定义了在停止训练前的容忍次数。
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