Validation 如果给出验证数据，Keras如何选择最终模型？

如果损失波动，最后的培训步骤可能没有最低的损失

我想知道，如果在Keras中训练模型得到验证，Keras如何选择最终模型

做

Keras通过从整个培训过程中选择验证数据损失最小的模型进行选择？ 或

Keras从最终培训步骤中选择最终模型，不管最终模型是否给出了验证数据的最小损失？

---

谢谢。

是的，默认情况下，Keras从最终培训步骤返回最终模型，无论最终模型是否提供了最小的验证数据损失

save_best_model = ModelCheckpoint(best_model_path, monitor='val_loss', 
                                  save_best_only=True, save_weights_only=True)

# fit model
model.fit(X_train, y_train, 
              batch_size=64,
              epochs=35,
              validation_data=(X_val, y_val), 
              callbacks=[save_best_model])

# select the best model
model.load_weights(best_model_path)

如果要使用验证数据损失最小的模型，则需要使用参数save_best_only的回调。完成培训后，需要加载保存的模型。就验证数据的损失而言，这将是最好的模型

save_best_model = ModelCheckpoint(best_model_path, monitor='val_loss', 
                                  save_best_only=True, save_weights_only=True)

# fit model
model.fit(X_train, y_train, 
              batch_size=64,
              epochs=35,
              validation_data=(X_val, y_val), 
              callbacks=[save_best_model])

# select the best model
model.load_weights(best_model_path)