keras的Model模型的参数说明

keras的Model模型的参数说明

keras中的容易混淆的概念：

1. epoch: 一个epoch是把所有训练样本训练一遍。

2. batch_size:计算梯度下降时每个batch包含的样本量

3. steps_per_epoch:一轮epoch训练包含的步数，默认=None(样本总数/batch_size)

   注意 ：batch_size和steps_per_epoch是等价的，当同时设置这两个参数时会报错：ValueError: If steps_per_epoch is set, the batch_size must be None.

fit(self, x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=0, steps_per_epoch=None, validation_steps=None)

1. x :输入数据（训练集的特征），如果模型只有一个输入，那么x的类型是numpy array，如果模型有多个输入，那么x的类型应当为list，list的元素是对应于各个输入的numpy array。如果模型的每个输入都有名字，则可以传入一个字典，将输入名与其输入数据对应起来。
2. y: 标签（训练集的label），同上
3. batch_size : 整数，指定进行梯度下降时每个batch包含的样本数。训练时一个batch的样本会被计算一次梯度下降，使目标函数优化一步。
4. epoch：整数，训练终止时的epoch值，训练将在达到该epoch值时停止，当没有设置initial_epoch时，它就是训练的总轮数，否则训练的总轮数为epochs - inital_epoch
5. 日志显示，0为不在标准输出流输出日志信息，1为输出进度条记录，2为每个epoch输出一行记录
6. callbacks：list，其中的元素是keras.callbacks.Callback的对象。这个list中的回调函数将会在训练过程中的适当时机被调用，参考回调函数
7. validation_split：0~1之间的浮点数，用来指定训练集的一定比例数据作为验证集。验证集将不参与训练，并在每个epoch结束后测试的模型的指标，如损失函数、精确度等。注意，validation_split的划分在shuffle之后，因此如果你的数据本身是有序的，需要先手工打乱再指定validation_split，否则可能会出现验证集样本不均匀。
8. validation_data：形式为（X，y）或（X，y，sample_weights）的tuple，是指定的验证集。此参数将覆盖validation_spilt。
9. shuffle：布尔值，表示是否在训练过程中每个epoch前随机打乱输入样本的顺序。
10. class_weight：字典，将不同的类别映射为不同的权值，该参数用来在训练过程中调整损失函数（只能用于训练）。该参数在处理非平衡的训练数据（某些类的训练样本数很少）时，可以使得损失函数对样本数不足的数据更加关注。
11. sample_weight：权值的numpy array，用于在训练时调整损失函数（仅用于训练）。可以传递一个1D的与样本等长的向量用于对样本进行1对1的加权，或者在面对时序数据时，传递一个的形式为（samples，sequence_length）的矩阵来为每个时间步上的样本赋不同的权。这种情况下请确定在编译模型时添加了sample_weight_mode=‘temporal’。 initial_epoch: 从该参数指定的epoch开始训练，在继续之前的训练时有用。
12. steps_per_epoch: 一个epoch包含的步数（每一步是一个batch的数据送入），当使用如TensorFlow数据Tensor之类的输入张量进行训练时，默认的None代表自动分割，即数据集样本数/batch样本数。
13. validation_steps: 仅当steps_per_epoch被指定时有用，在验证集上的step总数。

代码demo https://blog.csdn.net/u010569893/article/details/104008175