Rano zaustavljanje je tehnika koja se koristi u algoritmima strojnog učenja kako bi se spriječilo prekomjerno prilagođavanje podataka o obuci. Uključuje praćenje performansi modela tijekom procesa obuke i zaustavljanje obuke kada se performanse na validacijskom skupu počnu smanjivati. To se radi kako bi se spriječilo da model nastavi prilagođavati svoje parametre kako bi odgovarao šumu u podacima o obuci, što može dovesti do loše izvedbe na novim, nevidljivim podacima. Ranim prekidom obuke sprječava se da model postane pretjerano složen i vjerojatnije je da će se dobro generalizirati na nove podatke.
Datum objave: