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早期終了

早期終了

早期終了とは、モデルが訓練データを過剰に学習し汎化性能が低下する過学習の状態に陥る前に学習を早期に終了させる手法です。

通常、モデルの学習には訓練データが用いられ、このデータに対するモデルの精度は訓練誤差と呼ばれます。これに対し訓練に用いられていない未知のデータに対する精度をテスト誤差と呼びますが、学習の後半では訓練誤差が下がってもテスト誤差は上昇します。テスト誤差が最も低いときに学習を打ち切ろうという発想です。

クイズ

以下の文章を読み、空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。 図2のようにネットワークの学習にともなってテスト誤差が増加するようであれば、検証データの評価指標の値が良い内に、学習を止めてしまうことで、ニューラルネットが過学習をする前に、ちょうどいいパラメータを獲得できることもあります。このように学習を強制的に終了させることを(ア)と呼ぶ。
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    学習を進めていくと,訓練データに対する誤差は下がっていくのに対してテストデータに対する誤差は途中から上がり始めてしまうことがある.この現象を過学習といい,データ不足などによって起きる問題です.この解決策の1つが早期終了(early stopping)です.文字通り,テストデータに対する誤差の上がり始めで学習を打ち切り,そこを最適解とする手法です. (参考: G検定公式テキスト 第2版 第5章 5-6 P185-186) (参考: G検定公式テキスト 第1版 P110, 149)

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