如何在Keras中对模型进行拟合时检查预测输出？

import keras
from keras.callbacks import Callback

class PredictionCheckCallback(Callback):
    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        # 获取当前数据集上的预测输出
        y_pred = self.model.predict(self.validation_data[0])

        # 对预测输出进行检查
        # 这里以计算平均绝对误差（MAE）为例
        mae = keras.metrics.mean_absolute_error(self.validation_data[1], y_pred)

        # 打印输出检查结果
        print(f"Epoch {epoch + 1} - MAE: {mae:.4f}")

        # 可以根据检查结果执行相应的操作
        # 例如，如果检查到预测输出准确性不满足要求，可以保存模型
        if mae > threshold:
            self.model.save("model.h5")

# 创建模型
model = create_model()

# 编译模型
model.compile(optimizer="adam", loss="mse")

# 创建回调函数实例
callback = PredictionCheckCallback()

# 模型拟合
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[callback])