早期停止とは何ですか？

早期停止は、人工知能（AI）またはその他のコンピューター学習プログラムで使用される手法であり、スコアを改善するために一時的に教育が停止します。これは、一連のモジュールを通じて、または長いレッスンを数回中断することで実行できます。早期停止を使用しないことで発生する可能性のある問題の1つは、AIが情報を記憶しているが、学習しないことです。別の可能な問題は、AIが学習し続けているが、他の分野から情報を失うことです。これは自動的に発生するほとんどのAIシステムで一般的な機能ですが、技術者はこれを手動でプログラムする必要がある場合があります。または、学習を補足することは、教育アプリケーションを通じてです。これらのアプリケーションは、多くの場合、新しいアルゴリズムや問題を解決する新しい方法を教えます。早期停止は2つの方法で使用できます。アプリケーションをモジュールに分割し、各モジュールの後に停止するか、停止によって長いレッスンが中断される場合があります。スコアは、教育アプリケーションから学習していないことを示しています。これがマニフェストする1つの方法は、暗記によるものです。特定の期間の後＆mdash;これは、各AIシステムと教育セッション＆MDASHに異なります。AIシステムは情報を記憶していますが、理解していません。これは、記憶された情報をすぐに削除できることを意味するため、この機能は学習プロセスを停止し、AIが学んだことを表示させます。暗記とは異なり、この問題によりAI全体が苦しみ、修正が困難になる可能性があります。このシナリオでは、AIシステムはトレーニングから学習し続けますが、この余分な学習は他のメモリ領域を犠牲にして行われます。以前に保存されていた情報を投棄して、新しいトレーニングの余地を確保します。早期に停止すると、AIがメモリを調整して新しい情報をより適切に保存できるようにすることで、これが発生しなくなります。そうでない場合、技術者は特定の時点で手動で停止を実行する必要があります。AIがテストスコアの減少を示している場合、この時点以降に問題が現れるため、すぐに停止を行う必要があります。これよりも早く停止することに深刻な問題はありませんが、プロセスを学ぶことを妨げる可能性があります。