Tidlig stopp er en teknikk som brukes i maskinlæringsalgoritmer for å forhindre overtilpasning av treningsdata. Det innebærer å overvåke ytelsen til modellen under treningsprosessen og å stoppe treningen når ytelsen på et valideringssett begynner å avta. Dette gjøres for å forhindre at modellen fortsetter å justere sine parametere for å passe til støyen i treningsdataene, noe som kan føre til dårlig ytelse på nye, usett data. Ved å stoppe treningen tidlig, forhindres modellen i å bli altfor kompleks og er mer sannsynlig å generalisere godt til nye data.
Publiseringsdato: