早期停止は、トレーニング データのオーバーフィッティングを防ぐために機械学習アルゴリズムで使用される手法です。これには、トレーニング プロセス中にモデルのパフォーマンスを監視し、検証セットのパフォーマンスが低下し始めたときにトレーニングを停止することが含まれます。これは、モデルがトレーニング データのノイズに適合するようにパラメーターを調整し続けることを防ぐために行われます。これにより、新しい目に見えないデータのパフォーマンスが低下する可能性があります。トレーニングを早期に停止することで、モデルが過度に複雑になるのを防ぎ、新しいデータにうまく一般化する可能性が高くなります。
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