提前停止

在机器学习中，提前停止是一种正则化形式，用于在用迭代方法（例如梯度下降）训练学习器时避免过度拟合。 这种方法更新了学习器，使其更好地适合每次迭代的训练数据。 这提高了学习器在训练集之外的数据上的表现。 但是，提高学习器对训练数据的适应性是以增加的泛化误差为代价的。 提前停止规则提供了在学习器开始过度训练之前可以运行多少次迭代的指导。提前停止规则已经在许多不同的机器学习方法中使用，理论基础不尽相同。