Keras 能否突出显示改善的损失？答案

【问题标题】：Can Keras highlight loss that improves?Keras 能否突出显示改善的损失？
【发布时间】：2016-06-23 02:07:00
【问题描述】：

据我了解，千层面会自动突出显示改善的损失。我认为如果 Keras 也能做到这一点会非常有帮助，但我似乎找不到这样做的方法。

【问题讨论】：

我能知道为什么这被否决了吗？
这可能是因为您的问题质量不高（甚至没有使用拼写检查器），但我不知道是谁做的。 Keras 支持在训练期间打印损失，并且有回调将数据发送到 TensorBoard，例如，你到底想要什么？您能否更好地概述千层面的行为或展示此功能的图像/视频等示例？
请注意，val_loss 是一种适合回归的度量，而准确度更适合分类。我希望你的意思是回归问题。
你能解决你的问题吗？

【解决方案1】：

我使用 Keras 执行非线性回归。我通过以下方式使用checkpointer 和fit 方法：

checkpointer = ModelCheckpoint(filepath=weightsFile, verbose=1, save_best_only=True)
 predictivemodel.fit(X, y, nb_epoch=50, batch_size=100, show_accuracy=True,verbose=1, validation_split=0.2, callbacks=[EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=15, mode='min'),checkpointer])

我得到一个日志文件，每当val_loss 改进时，日志文件的该部分会显示以下行：

159900/159987 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.5797 - acc: 0.1123Epoch 00000: val_loss improved from inf to 0.46812, saving model to C:\Users\keras\experiment\dnnModels\weights\weights.hdf5

对于val_loss 没有改善的时代，我在日志文件中得到以下行：

159900/159987 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3379 - acc: 0.1786Epoch 00007: val_loss did not improve

【讨论】：