Maak Aangepaste TensorFlow Callbacks voor Verbeterde Trainingscontrole

description

Biedt aangepaste controle over het trainingsproces door callbacks te maken die passen bij jouw unieke model en doelen, waardoor de training efficiënter verloopt, beter gemonitord wordt en de modelprestaties verbeteren ten opzichte van standaardopties.

prompt

Help me met het maken van aangepaste TensorFlow callbacks die mijn modeltraining verbeteren. Type model: <voer het type van je TensorFlow-model in> Trainingsdoelen: <beschrijf je doelen zoals betere convergentie, voorkomen van overfitti ...

try_prompt

Voer het type van je TensorFlow-model in (bijv. CNN, RNN, Transformer)

Beschrijf je trainingsdoelen zoals het verbeteren van nauwkeurigheid, voorkomen van overfitting of dynamische aanpassing van de leersnelheid

Noem welke callbacks je nu gebruikt of vul 'geen' in

Geef metrics op zoals validatieverlies, nauwkeurigheid of aangepaste metrics die de callbacks moeten monitoren

disclaimerOnPageApi