5.2 提前停止

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5.2 提前停止 5.2 提前停止 (Early Stopping) 在模型训练过程中，我们常常会遇到过拟合的问题。当模型在训练集上表现越来越好，但在验证集上的性能却开始下降时，这通常是过拟合的信号。提前停止 (Early Stopping) 是一种简单而有效的正则化技术，旨在解决这一问题，从而提高模型的泛化能力。其核心思想是在模型开始过拟合之前，停止训练过程。 5.2.1 提前停止的原理提前停止的原理基于对模型在训练集和验证集上性能变化的监控。随着训练的进行，模型会逐渐学习到训练数据的特征。在早期阶段，模型在训练集和验证集上的性能通常都会同步提升。