对于 tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint，'monitor' 参数的有效字符串值是什么？
With tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint, what are the valid string values for the 'monitor' argument?
使用以下 link：
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/callbacks/ModelCheckpoint?version=stable
我无法确定 monitor 参数的有效参数输入。
默认设置为 'val_loss'.
在哪里可以找到该参数的可接受输入列表？
随着我的问题的更多上下文，我正在尝试设置一个检查点来保存 "best" 模型在 n 个纪元之后。但是 "best" 模型是由 monitor 参数决定的——而且页面上的文档似乎没有显示 "acceptable" 输入。我想根据最平衡的 precision/recall（F1 分数）保存 "best" 模型。
ModelCheckpoint 的 monitor arg 要求您提供一个字符串，这需要是度量的名称或损失，例如，如果您的编译方法如下所示
model.compile(loss='mse', optimizer='sgd', metrics=['mae', 'accuracy'])
monitor arg 的有效字符串为：
'train_loss', 'val_loss', 'train_mae', 'val_mae', 'train_accuracy', 'val_accuracy'.
使用以下 link：
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/callbacks/ModelCheckpoint?version=stable
我无法确定 monitor 参数的有效参数输入。
默认设置为 'val_loss'.
在哪里可以找到该参数的可接受输入列表？
随着我的问题的更多上下文，我正在尝试设置一个检查点来保存 "best" 模型在 n 个纪元之后。但是 "best" 模型是由 monitor 参数决定的——而且页面上的文档似乎没有显示 "acceptable" 输入。我想根据最平衡的 precision/recall（F1 分数）保存 "best" 模型。
ModelCheckpoint 的 monitor arg 要求您提供一个字符串，这需要是度量的名称或损失，例如，如果您的编译方法如下所示
model.compile(loss='mse', optimizer='sgd', metrics=['mae', 'accuracy'])
monitor arg 的有效字符串为：
'train_loss', 'val_loss', 'train_mae', 'val_mae', 'train_accuracy', 'val_accuracy'.