keras 自定义loss损失函数,sample在loss上的加权和metric详解

如果未指定，默认为 32。模型并不是训练了 epochs 轮，而是到第 epochs 轮停止训练。一系列可以在训练时使用的回调函数。用作验证集的训练数据的比例。模型将分出一部分不会被训练的验证数据，并将在每一轮结束时评估这些验证数据的误差和任何其他模型指标。batch 是处理 HDF5 数据限制的特殊选项，它对一个 batch 内部的数据进行混洗。当 steps_per_epoch 非 None 时，这个参数无效。这可能有助于告诉模型 「更多关注」来自代表性不足的类的样本。使用 TensorFlow 数据张量等输入张量进行训练时，默认值 None 等于数据集中样本的数量除以 batch 的大小，如果无法确定，则为 1。不同的 batch 可能大小不同。当运行到第 steps_per_epoch 时，记一个 epoch 结束。模型没有经历由 epochs 给出的多次迭代的训练，而仅仅是直到达到索引 epoch 的轮次。