Early Stopping - But When?

过度拟合 提前停车 一般化 计算机科学 感知器 人工智能 机器学习 停车时间 人工神经网络 趋同(经济学) 数学 统计 经济增长 数学分析 经济
作者
Lutz Prechelt
出处
期刊:Lecture Notes in Computer Science 卷期号:: 55-69 被引量:858
标识
DOI:10.1007/3-540-49430-8_3
摘要

Validation can be used to detect when overfitting starts during supervised training of a neural network; training is then stopped before convergence to avoid the overfitting (“early stopping”). The exact criterion used for validation-based early stopping, however, is usually chosen in an ad-hoc fashion or training is stopped interactively. This trick describes how to select a stopping criterion in a systematic fashion; it is a trick for either speeding learning procedures or improving generalization, whichever is more important in the particular situation. An empirical investigation on multi-layer perceptrons shows that there exists a tradeoff between training time and generalization: From the given mix of 1296 training runs using difierent 12 problems and 24 difierent network architectures I conclude slower stopping criteria allow for small improvements in generalization (here: about 4% on average), but cost much more training time (here: about factor 4 longer on average).
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