早期終了

機械学習の学習プロセスにおいて、過学習を防ぐために学習を途中で打ち切る手法です。検証データでの誤差が悪化し始めた時点で学習を停止します。

モデルを過剰に学習させると、訓練データには適合しますが未知のデータへの適応力が落ちます。検証データを用いて汎化性能を監視することで、最適な停止タイミングを見極めます。

G検定では、過学習対策としての有効性が問われます。複雑なモデルを扱う際に、正則化と並んで重要となる手法です。