Early Stopping
Early Stopping ist eine Regularisierungstechnik, bei der das Training eines KI-Modells beendet wird, sobald sich die Leistung auf einem Validierungsset über eine bestimmte Anzahl von Epochen hinweg nicht mehr verbessert, um Überanpassung zu verhindern.
Kategorie: Training, Daten & Fine-Tuning
Anstatt das Modell für eine feste Anzahl von Epochen zu trainieren, beobachtet Early Stopping die Leistung des Modells auf einem separaten Validierungsset. Wenn die Validierungsleistung stagniert oder sich sogar verschlechtert, während die Trainingsleistung möglicherweise noch weiter steigt, ist dies ein Zeichen für Überanpassung. Das Training wird dann gestoppt, und oft werden die Modellgewichte aus dem Zeitpunkt mit der besten Validierungsleistung wiederhergestellt.
Synonyme / Tags
- Frühzeitiger Abbruch
- Early Stopping
- Validierungsbasiertes Stoppen
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