Tensorflow 基于多参数的最优Keras模型

是否可以在Keras中使用ModelCheckpoint模块，并且监视器参数具有多个选项？。我希望在验证准确性增加时保存。如果两个模型具有相同的验证精度，我希望保存具有最佳训练精度的模型。这可能吗？如果没有，是否有一种方法可以使用调和平均值组合两个不同的度量？

您可以通过自定义回调来实现。看一下什么是ModelCheckpoint，以及以下内容：

类MyCheckpoint（回调）：
#等等。。。
def on_epoch_end（self、epoch、logs=None）：
日志=日志或dict（）
acc=logs.get（'acc'）
val\u acc=logs.get（'val\u acc'）
#你的情况
如果val_acc>自最佳val_acc：
self.model.save_权重（文件名）
self.best_val_acc=val_acc
elif val_acc==自最佳值和自最佳值：
self.model.save_权重（文件名）
self.best_acc=acc