- 用ChatGPT轻松玩转机器学习与深度学习
- 段小手
- 587字
- 2025-03-27 18:12:31
1.5.4 什么是早停
不知道读者有没有发现，ChatGPT给出的解决方案中出现了多个专业术语，如“正则化”“早停”等。如果读者不理解这些术语，可以追问ChatGPT。例如，我们追问ChatGPT“什么是早停”，会得到如下答复。
ChatGPT 早停（Early Stopping）是一种用于防止机器学习模型过拟合的技术。早停的基本思想是，在模型训练过程中监测模型的测试误差，一旦测试误差开始上升，就停止训练，避免模型过拟合训练数据。
具体来说，早停通常包括以下几个步骤。
1． 将数据集划分为训练集和验证集。
2． 在训练集上训练模型，并在验证集上计算模型的测试误差。
3． 每次训练迭代后，监测模型在验证集上的测试误差。
4． 如果测试误差开始上升，说明模型开始过拟合训练数据，此时停止训练，避免继续过拟合。
5． 最终选择测试误差最小的模型作为最终模型。
通过使用早停技术，可以避免模型过拟合训练数据，并提高模型的泛化能力，从而在实际应用中获得更好的效果。
从上面的答复中可以看到，ChatGPT对于“早停”的解释是非常准确的。它给出了详细的实施步骤，简单来说，就是我们原本计划在训练模型的过程中迭代100次，每迭代一次模型，就在验证集上检验一下模型的准确率。如果发现模型在迭代第51次时，在验证集上的误差比上一次大，那么就不等模型迭代到第100次，而是在第51次时就停止训练，这样就能有效防止模型过拟合现象发生。
读者也可以使用相同的方式，对自己不理解的问题向ChatGPT展开追问，看看是否能够得到令自己满意的答复。