**`ModelCheckpoint`**与**`EarlyStopping`** ~~~ import keras #通过fit的callbacks参数将回调函数传入模型中，这个参数接收一个回调函数的列表。 #你可以传入任意个数的回调函数 callbacks_list = [ #如果不再改善，就中断训练 keras.callbacks.EarlyStopping( monitor='acc', #监控模型的验证精度 patience=1, #如果精度在多于一轮的时间（即两轮）内不再改善，中断训练 ), #（以下2行）这两个参数的含义是，如果val_loss没有改善，那么不需要覆盖模型文件。 #这就可以始终保存在训练过程中见到的最佳模型 keras.callbacks.ModelCheckpoint( #在每轮过后保存当前权重 filepath='my_model.h5', #目标模型文件的保存路径 monitor='val_loss', save_best_only=True, ) ] ~~~