Валидация Сплит и Checkpoint Лучшая модель в Керасе

Question

Давайте использовать разделение проверки 0,3 при подгонке Sequential модель. Что будет использовано для валидации, первых или последних 30% образцов?

Во-вторых, при проверке лучшей модели сохраняется лучший вес модели в формате файла.hdf5. Означает ли это, что для определенного эксперимента сохраненная модель является лучшей настроенной моделью?

Answer 1

По первому вопросу последние 30% образцов будут использованы для проверки.

Из документации Keras:

validation_split: с плавающей точкой от 0 до 1. Доля данных обучения, которые будут использоваться в качестве данных проверки. Модель выделит эту часть обучающих данных, не будет обучаться им и оценит потери и любые метрики модели на этих данных в конце каждой эпохи. Данные проверки выбираются из последних выборок в предоставленных данных x и y перед перетасовкой.

Что касается вашего второго вопроса, я предполагаю, что вы говорите о ModelCheckpoint с save_best_only=True, В этом случае этот обратный вызов сохраняет веса данной эпохи, только если monitor ('val_loss'по умолчанию) лучше, чем лучшее контролируемое значение. Конкретно, это происходит здесь. Если monitor является 'val_loss'это должна быть настроенная модель для конкретной установки гиперпараметров в соответствии с потерями при проверке.