如何在keras模型中的每个时期更新参数(即，丢失率或单位)

在Keras模型中，可以通过使用回调函数来在每个时期更新参数。回调函数是在训练过程中的特定时间点被调用的函数。对于参数更新，可以使用以下两个常用的回调函数：

ModelCheckpoint：此回调函数用于保存每个时期的模型参数。可以通过设置参数来定义保存模型的条件，如监测某个指标的提升或降低。以下是一个示例：

from keras.callbacks import ModelCheckpoint

# 定义回调函数
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_loss', save_best_only=True)

# 在模型训练中使用回调函数
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), callbacks=[checkpoint])

在上面的示例中，回调函数ModelCheckpoint将会在每个时期结束后保存具有最佳验证损失的模型参数。

EarlyStopping：此回调函数用于在训练过程中监测指标是否停止改善，并在达到设定条件时停止训练。以下是一个示例：

from keras.callbacks import EarlyStopping

# 定义回调函数
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3)

# 在模型训练中使用回调函数
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), callbacks=[early_stopping])

在上面的示例中，回调函数EarlyStopping将会监测验证损失是否在连续3个时期内没有改善，如果是，则停止训练。

通过使用这些回调函数，可以在每个时期更新模型的参数，以实现动态的参数更新。关于Keras的回调函数和更多细节，可以参考腾讯云的Keras相关文档：腾讯云Keras文档链接。