Definition
早停法是一种主要用于梯度下降等迭代训练过程中的正则化形式。在训练期间，模型在训练数据上的表现通常会持续改善，但在验证集上的表现可能会在某个点后开始恶化（表明出现过拟合）。早停法通过监控验证误差并在连续多个epoch未改善时停止训练来解决这一问题。
Summary
早停法是一种正则化技术，当模型在验证集上的性能开始下降时停止训练过程，以防止过拟合。
Key Concepts
- 正则化
- 验证集
- 防止过拟合
- 耐心参数
Use Cases
- 神经网络训练
- 梯度提升算法
- 时间序列预测模型