在深度学习中，`model.fit()` 是训练模型的核心函数之一，而 `callbacks` 就像是幕后的小助手，它们能够在训练过程中实时监控和干预模型的行为。回调函数是一组工具，用于在每个 epoch 或 batch 结束时执行特定操作。常见的回调包括：

✅ EarlyStopping：当验证集性能不再提升时自动停止训练，避免过拟合 🛑

✅ ModelCheckpoint：定期保存模型权重，保留最佳版本 📁

✅ LearningRateScheduler：动态调整学习率，优化训练效率 🔧

例如，在训练 GAN 时，你可以用 `TensorBoard` 实时可视化损失曲线 📊，或使用 `ReduceLROnPlateau` 当指标停滞时降低学习率。回调函数不仅增强了模型训练的灵活性，还大大提高了开发效率。掌握它们，就像给模型加上了“智能大脑”！🚀

学会善用回调，让 AI 训练更高效吧！💫