提前停止

在機器學習中 ， 提前停止 （ 英語 ： early stopping ） 是一種在使用諸如梯度下降之類的迭代優化方法時 ， 可對抗過擬合的正則化方法 。 這些迭代優化方法在每輪迭代過程中 ， 都會使得模型更好地與訓練集擬合 。 在某個節點之前 ， 更好地擬合訓練集使得模型在訓練集之外的數據上表現得更好 ； 但在該節點之後 ， 更好地擬合訓練集會增大泛化誤差 。 提前停止相關規則給出停止迭代的條件 ， 以便在模型開始過擬合之前停止迭代優化 。 提前停止相關規則已被用於多種機器學習方法 。 Category: 機器學習