была опечатка. Это должно помочь, если вы хотите сохранить лучшую модель w.r.t в val_losses -
ользую следующий код при обучении модели в керасе
from keras.callbacks import EarlyStopping
model = Sequential()
model.add(Dense(100, activation='relu', input_shape = input_shape))
model.add(Dense(1))
model_2.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error', metrics=['accuracy'])
model.fit(X, y, epochs=15, validation_split=0.4, callbacks=[early_stopping_monitor], verbose=False)
model.predict(X_test)
но недавно я хотел сохранить лучшую обученную модель, так как данные, на которых я тренируюсь, дают много пиков в графике "high val_loss vs epochs", и я хочу использовать лучшую из всех возможных моделей.
Есть ли способ или функция, чтобы помочь с этим?