早停法（Early Stopping）：一种简单有效的过拟合防治方法

早停法（Early Stopping）：一种简单有效的过拟合防治方法

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/qq_39780701/article/details/137973827

早停法（Early Stopping）是一种常用的深度学习模型训练策略，旨在防止模型在训练过程中过拟合训练数据，提高其泛化能力。本文将从概念、原理到具体实现细节，全面介绍这一方法，并通过损失图像来加深理解。

一、早停是什么？

早停（Early Stopping）的核心原理是在模型在验证集上的性能开始下降之前停止训练。这种方法通过监控验证指标，在指标停止改善或开始恶化时提前终止训练，从而避免不必要的计算资源消耗和潜在的过拟合风险。

二、验证集上的损失函数随迭代轮次变化的图像

在训练过程中，通常会监控验证集上的损失函数，因为它能更好地反映模型的泛化能力。下面通过两个示例图来说明早停法的应用场景：

图1：理想情况下的损失函数曲线

上图展示了理想的模型训练过程，损失函数曲线平滑下降，没有出现过拟合现象。然而，在实际应用中，我们往往遇到的是下面这种情况：

图2：过拟合情况下的损失函数曲线

从图2可以看出，当迭代轮次达到200轮时，验证集上的损失函数值已经达到了最低点，之后反而开始上升，这表明模型开始过拟合训练数据。

三、早停法的具体实现细节

（1）设置触发早停条件

早停的触发条件通常基于验证指标的变化趋势，常见的方法有：

• 最优值法：当验证集损失在连续若干次迭代（如连续10个epoch）内都没有达到新的最低值时，认为模型可能已经进入过拟合阶段，触发早停。
• 阈值法：当验证集损失相对于其最小值的增大幅度超过预设阈值时，停止训练。

（2）设置耐心参数

在采用最优值法时，需要设置一个“耐心（patience）”参数。当连续未见改善的epoch数达到这个值时，早停生效。例如，如果设置耐心值为10，意味着模型需要连续10个epoch没有改善才会触发早停。

（3）恢复学习

为了减少过早停止的风险，可以设置一个“冷却期”参数（cool-down period）。当连续未见改善的epoch数达到“耐心”的一部分时，暂时降低学习率以尝试恢复模型的学习能力。例如，如果耐心值设置为10轮，可以在达到第5轮时尝试降低学习率。

四、早停法的优点与缺点

（1）优点

• 节约计算资源
• 防止过拟合
• 无需人为设定固定训练轮数，可以自动停止

（2）缺点

1. 依赖验证集：早停法的有效性高度依赖验证集的质量和代表性。如果验证集不能很好地代表整个数据分布，可能会导致过早或过晚停止训练。
2. 可能导致欠拟合：如果早停触发过早，模型可能尚未充分学习到数据的复杂模式，导致欠拟合。
3. 对噪声敏感：验证集损失函数曲线的短期波动可能触发早停，尤其是在数据分布不均匀或样本数量较小的情况下。不过，通过设置“耐心”参数可以适当增强对噪声的鲁棒性。