Keras中的回調函數是一種用于在訓練過程中監控模型性能、調整模型參數以及實現自定義功能的機制。回調函數可以在訓練過程中的不同階段觸發，例如在每個epoch開始或結束時、在每個batch開始或結束時，甚至在整個訓練過程開始或結束時。
回調函數的作用包括但不限于以下幾點：
- 實時監控模型性能：回調函數可以在每個epoch結束時計算模型在驗證集上的性能指標，如準確率、損失值等，并根據這些指標來調整模型的學習率或其他參數。
- 提前停止訓練：回調函數可以在模型性能達到一定閾值時提前停止訓練，避免過擬合。
- 學習率調整：回調函數可以根據模型在訓練過程中的性能動態調整學習率，以加速收斂或防止震蕩。
- 可視化訓練過程：回調函數可以實時更新訓練過程中的損失值、準確率等指標，并將這些指標可視化展示，幫助用戶更直觀地了解模型的訓練情況。
- 模型保存：回調函數可以在每個epoch結束時保存模型的權重或整個模型，以便后續的模型恢復或遷移學習等操作。
- 自定義功能：用戶可以編寫自定義的回調函數，實現一些特定于模型或任務的功能，如在模型訓練過程中記錄日志、發送郵件通知等。
總的來說，回調函數為用戶提供了一種靈活且強大的工具，可以在模型訓練過程中進行各種操作，提高模型的性能和調整模型的行為。
