Early stopping とは

機械学習では、早期停止は、勾配降下などの反復方法を使用して学習者を訓練するときの過適合を避けるために使用される正規化の一形態です。このような方法は、反復ごとに学習データをより良く適合させるように学習者を更新する。これまでのところ、トレーニングセット外のデータに対する学習者のパフォーマンスが向上しました。しかし、その点を踏まえて、訓練データへの学習者の適合度を向上させることは、一般化エラーの増加を犠牲にしている。早期停止ルールは、学習者が過度にフィットする前に何回反復を実行できるかに関するガイダンスを提供します。早期の停止規則は、様々な機械学習方法で理論的基礎の量を変えて採用されてきた。