Можно ли использовать keras ModelCheckpoint, который минимизирует как val_loss, так и test_loss?

Question

Может ли ModelCheckpoints (или любая комбинация обратных вызовов) в кератах использоваться для сохранения моделей, которые минимизируют несколько переменных (в моем случае, потери проверки и потери теста) одновременно вместо мониторинга только одной?

Answer 1

Конечно, через LambdaCallback, см. керас или TensorFlow документы. Это позволяет вам создавать собственные обратные вызовы, такие как:

custom_callback = LambdaCallback(on_epoch_end=lambda epochs, logs: model.save('best_test_loss') if logs['test_loss'] > logs['val_loss'] else model.save('best_val_loss'))

(...)

model.fit(...,
          callbacks=[custom_callback])