Ранното спиране е техника, използвана в алгоритмите за машинно обучение, за да се предотврати пренастройването на данните за обучение. Това включва наблюдение на производителността на модела по време на процеса на обучение и спиране на обучението, когато производителността на набор за валидиране започне да намалява. Това се прави, за да се предотврати моделът да продължи да коригира параметрите си, за да пасне на шума в данните за обучение, което може да доведе до лоша производителност на нови, невиждани данни. Чрез ранното спиране на обучението моделът не може да стане прекалено сложен и е по-вероятно да се обобщи добре към нови данни.
Дата на публикуване: