#14. Тонкая настройка и контроль процесса обучения через метод fit() | Tensorflow 2 уроки

Способы создания выборок валидации с помощью параметров validation_split и validation_data. Описание выборки валидации через класс tf.data.Dataset с использованием метода from_tensor_slices(). Параметры steps_per_epoch и validation_steps. Параметры class_weight и sample_weight. Объект history и его свойство history. Создание генератора выборки с помощью базового класса keras.utils.Sequence. Применение обратных вызовов (callbacks) и создание своих собственных на основе класса keras.callbacks.Callback.

Телеграм-канал: https://t.me/machine_learning_selfedu
Инфо-сайт: https://proproprogs.ru/tensorflow

Tensorflow: https://www.tensorflow.org
tf.data: https://www.tensorflow.org/guide/data
Callbacks: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/callbacks/
Пользовательские callbacks: https://www.tensorflow.org/guide/keras/custom_callback/

Курс по нейронным сетям: https://www.youtube.com/watch?v=nV7cI5zgOpk&list=PLA0M1Bcd0w8yv0XGiF1wjerjSZVSrYbjh

Видео #14. Тонкая настройка и контроль процесса обучения через метод fit() | Tensorflow 2 уроки канала selfedu