Keras documentation: Callbacks API
Callbacks API A callback is an object that can perform actions at various stages of training (e.g. at the start or end of an epoch, before or after a single batch, etc). You can use callbacks to: Write TensorBoard logs after every batch of training to monitor your metrics Periodically save your model to disk Do early stopping Get a view on internal states and statistics of a model during training
コールバック - Keras Documentation
コールバックの使い方 コールバックは訓練中で適用される関数集合です．訓練中にモデル内部の状態と統計量を可視化する際に，コールバックを使います．SequentialとModelクラスの.fit()メソッドに（キーワード引数callbacksとして）コールバックのリストを渡すことができます．コールバックに関連するメソッドは，訓練の各段階で呼び出されます． [source] Callback keras.callbacks.Callback() この抽象基底クラスは新しいコールバックを構築するために使用されます． プロパティ params: 辞書．訓練のパラメータ（例: 冗長性，バッチサイズ，エポック数...）． model: keras.models.Modelのインスタンス．学習されたモデルへの参照． コールバック関数が引数としてとる辞書のlogsは，現在のバッチ数かエポック数に関連したデー
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tf.keras.callbacks.History | TensorFlow v2.16.1
Keras documentation: EarlyStopping
