作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
一般而言，深度学习模型需要进行较多的迭代才能收敛到一个足够好的状态。也就是说，当模型训练得到一个比较高的准确率后，一般会继续训练，直至模型完全收敛或出现过拟合。然而，如果训练过程不慎中止，则模型可能会进入一个局部最优点，最终导致欠拟合，甚至泛化能力差。为了避免这种情况的发生，<|im_sep|>早停法是一种策略，通过检测验证集上的性能是否有提升，来决定是否继续训练，或者丢弃之前的模型参数并重新从头开始训练。
早停法的关键在于对验证集上表现的度量。早期停止法检测验证集上表现如何，有两种主要的方式：
1）监控指标（Monitoring Metrics）：在早停法中，通常用验证集上的损失函数或性能指标作为指标来判断模型的好坏。这样的方法能够快速、精确地评估模型的表现。但是，需要注意的是，由于验证集数据质量的不同，不同的模型或任务的性能指标可能存在很大的差异。因此，选择合适的性能指标非常重要。
2）调整超参数（Tuning Hyperparameters）：也可以通过调节超参数（如学习率、权重衰减等）来选择最优模型。超参数调节本身是一个复杂的过程，但通过自动化的方法可以极大地减少人为的调整成本。例如，贝叶斯优化算法可以根据历史模型的表现来自动选取新的超参数值。
除了指标以外，早停法还可以用其他方式来控制训练过程。比如，限制最大训练时间、设置更严格的指标阈值来终止训练等。
2.基本概念术语说明
2.1 定义
早停法（