在Keras中，回調函數是一種機制，可以在訓練過程中的特定階段對模型進行監控和操作。回調函數可以在訓練過程中的不同階段進行操作，比如在每個epoch開始或結束時、在每個batch開始或結束時等。常見的回調函數包括ModelCheckpoint（保存模型）、EarlyStopping（在驗證集上監控模型性能，在性能不再提升時停止訓練）、ReduceLROnPlateau（在模型性能不再提升時降低學習率）等。通過使用回調函數，可以有效地監控模型訓練過程，避免過擬合，提高模型性能。
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