Callback함수 사용법 코드

Callback 함수는 머신이 학습이 설정해둔 조건이 되면 학습을 멈추고,

 

마지막 값으로 셋팅되도록 하는 함수이다.

 

어떻게 설정하냐에 따라서 성능이 바뀔 수 있다.

 

def train_mnist():

   class MyCallback(tf.keras.callbacks.Callback):

    def on_epoch_end(self, epoch, logs={} ) :

      if (logs.get('accuracy') > 99 ) :

        print('\nReached 99% accuracy so cancelling training!')

        self.model.stop_training=True

 

callback=MyCallback()

 

 

## 위의 코드는 정확도가 99프로가 되면 멈추도록 함수를 정의하고, 호출이 용이하도록 변수에 저장을 하였다.

 

-- 머신 훈련시 함수 호출 --

model.fit( x_train, y_train, epochs=10, batch_size=15, callbacks =[callback] )

 

## 각 에포크마다 정확도를 체크하여,  조건이 맞으면 훈련을 멈춘다.