随着计算机处理能力的提高，人工智能模型的训练时间并没有缩短，主要是人们对模型精确度要求越来越高。为了提升模型精度，人们设计出越来越复杂的深度神经网络模型，喂入越来越海量的数据，导致训练模型也耗时越来越长。这就如同PC产业，虽然CPU遵从摩尔定律，速度越来越快，但由于软件复杂度的提升，我们并没有感觉计算机运行速度有显著提升，反而陷入需要不断升级电脑硬件的怪圈。
不知道大家有没有这种经历，准备数据，选择好模型，启动训练，训练了一天之后，却发现效果不理想。这个时候怎么办？通常调整几个超参数，重新训练，这样折腾几个来回，可能一个星期，甚至一个月的时间就过去了。如果缺少反馈，训练深度学习模型就如同开车没有刹车一样。
这个时候，就需要了解训练中的内部状态以及模型的一些信息，在Keras框架中，回调就能起这样的作用。在本文中，我将介绍如何使用Keras回调（如ModelCheckpoint和EarlyStopping）监控和改进深度学习模型。
什么是回调
Keras文档给出的定义为：
回调是在训练过程的特定阶段调用的一组函数，可以使用回调来获取训练期间内部状态和模型统计信息的视图。
你可以传递一个回调列表，同时获取多种训练期间的内部状态，keras框架将在训练的各个阶段回调相关方法。如果你希望在每个训练的epoch自动执行某些任务，比如保存模型检查点（checkpoint），或者希望控制训练过程，比如达到一定的准确度时停止训练，可以定义回调来做到。
keras内置的回调很多，我们也可以自行实现回调类，下面先深入探讨一些比较常用的回调函数，然后再谈谈如何自定义回调。
EarlyStopping
从字面上理解， EarlyStopping 就是提前终止训练，主要是为了防止过拟合。过拟合是机器学习从业者的噩梦，简单说，就是在训练数据集上精度很高，但在测试数据集上精度很低。解决过拟合有多种手段，有时还需要多种手段并用，其中一种方法是尽早终止训练过程。EarlyStopping 函数有好几种度量参数，通过修改这些参数，可以控制合适的时机停止训练过程。下面是一些相关度量参数：
- monitor： 监控的度量指标，比如： acc, val_acc, loss和val_loss等
- min_delta： 监控值的最小变化。 例如，min_delta = 1表示如果监视值的绝对值变化小于1，则将停止训练过程
- patience： 没有改善的epoch数，如果过了数个epoch之后结果没有改善，训练将停止
- restore_best_weights： 如果要在停止后保存最佳权重，请将此参数设置为True
下面的代码示例将定义一个跟踪val_loss值的EarlyStopping函数，如果在3个epoch后val_loss没有变化，则停止训练，并在训练停止后保存最佳权重：
代码语言：javascript复制from keras.callbacks import EarlyStopping
earlystop = EarlyStopping(monitor = 'val_loss',
min_delta = 0,
patience = 3,
verbose = 1,
restore_best_weights = True)ModelCheckpoint
此回调用于在训练周期中保存模型检查点。保存检查点的作用在于保存训练中间的模型，下次在训练时，可以加载模型，而无需重新训练，减少训练时间。它有以一些相关参数：
- filepath： 要保存模型的文件路径
- monitor： 监控的度量指标，比如： acc, val_acc, loss和val_loss等
- save_best_only： 如果您不想最新的最佳模型被覆盖，请将此值设置为True
- save_weights_only: 如果设为True，将只保存模型权重
- mode： auto，min或max。 例如，如果监控的度量指标是val_loss，并且想要最小化它，则设置mode =’min’。
- period： 检查点之间的间隔（epoch数）。
示例：
代码语言：javascript复制from keras.callbacks import ModelCheckpoint
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath,
monitor='val_loss',
mode='min',
save_best_only=True,
verbose=1)LearningRateScheduler
在深度学习中，学习率的选择也是一件让人头疼的事情，值选择小了，可能会收敛缓慢，值选大了，可能会导致震荡，无法到达局部最优点。后来专家们设计出一种自适应的学习率，比如在训练开始阶段，选择比较大的学习率值，加速收敛，训练一段时间之后，选择小的学习率值，防止震荡。LearningRateScheduler 用于定义学习率的变化策略，参数如下：
- schedule： 一个函数，以epoch数（整数，从0开始计数）和当前学习速率，作为输入，返回一个新的学习速率作为输出（浮点数）。
- verbose： 0： 静默模式，1： 详细输出信息。
示例代码：
代码语言：javascript复制from keras.callbacks import LearningRateScheduler
scheduler = LearningRateScheduler(lambda x: 1. / (1. x), verbose=0)TensorBoard
TensorBoard是TensorFlow提供的可视化工具。
该回调写入可用于TensorBoard的日志，通过TensorBoard，可视化训练和测试度量的动态图形，以及模型中不同图层的激活直方图。
我们可以从命令行启动TensorBoard：
代码语言：javascript复制tensorboard --logdir = / full_path_to_your_logs该回调的参数比较多，大部分情况下我们只用log_dir这个参数指定log存放的目录，其它参数并不需要了解，使用默认值即可：
代码语言：javascript复制from keras.callbacks import TensorBoard
tensorboard = TensorBoard(log_dir="logs/{}".format(time()))自定义回调
创建自定义回调非常容易，通过扩展基类keras.callbacks.Callback来实现。回调可以通过类属性self.model访问其关联的模型。
下面是一个简单的示例，在训练期间保存每个epoch的损失列表：
代码语言：javascript复制class LossHistory(keras.callbacks.Callback):
def on_train_begin(self, logs={}):
self.losses = []
def on_batch_end(self, batch, logs={}):
self.losses.append(logs.get('loss'))
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=784, kernel_initializer='uniform'))
model.add(Activation('softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop')
history = LossHistory()
model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=20, verbose=0, callbacks=[history])
print(history.losses)输出结果：
代码语言：javascript复制[0.66047596406559383, 0.3547245744908703, ..., 0.25953155204159617, 0.25901699725311789]小结
限于篇幅原因，本文只是介绍了Keras中常用的回调，通过这些示例，想必你已经理解了Keras中的回调，如果你希望详细了解keras中更多的内置回调，可以访问keras文档：
https://keras.io/callbacks/
参考：
- Keras Callbacks Explained In Three Minutes
- Usage of callbacks
- Monitor progress of your Keras based neural network using Tensorboard
