我正在训练一个循环神经网络模型，其中包含一个需要长达9小时/纪元的大型数据集 . 在单个时期结束之前，每批训练损失迅速改善 . 我想知道验证集丢失（或其中的一部分）如何在每批这么多批次之后表现，而不是等待时期结束（当Keras通常在验证集上评估模型时） . 这将使我更好地了解模型如何适应数据随着时间的推移 . 我该如何实现呢？