早停法(Early Stopping)原理与代码实战案例讲解
早停法(Early Stopping)原理与代码实战案例讲解1. 背景介绍
1.1 题目的由来
在机器学习和深度学习范畴，特别是在训练神经网络时，我们常常遇到一个挑衅：怎样恰当地停止训练过程？训练过程中，模子的性能会随着训练周期的增长而改善，但同时也会面临过拟合的风险。过拟合意味着模子在训练集上的体现优秀，但在未见过的新数据上的体现却很差。因此，寻找一个恰当的训练终止点就显得尤为紧张，以便在模子达到最佳性能的同时避免过拟合。
1.2 研究现状
早期的研究紧张集中在手动设定训练周期上，但这往往依靠于经验和专业知识。随着自动机器学习（AutoML）和自动化训练流程的发展，研究者开始探索更加科学的方法来自动决定训练终止时间。其中，早停法（Early Stopping）作为一种简朴而有效的计谋，受到了广泛关注。
1.3 研究意义
早停法具有明显的意义和实用性，它为自动调整训练过程提供了一个基本框架，使得机器学习模子的训练过程更加高效和可预测。通过在验证集上的性能监控，早停法可以或许在模子开始退化之前停止训练，从而节省计算资源并防止过拟合。
1.4
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