大模型微调之早停（Early Stopping）
简介
1. 早停（Early Stopping）简介
早停是一种正则化技术，目的是在训练过程中避免模型过拟合。过拟合通常发生在模型在训练数据上表现很好，但在未见过的新数据上表现很差的情况。早停可以帮助我们在模型开始过拟合之前停止训练，从而提高模型的泛化能力。
2. 过拟合与验证集的作用
为了理解早停的必要性，首先需要明白 过拟合 是什么。在训练深度学习模型时，模型可能会逐渐“记住”训练集中的所有数据，而不是学到能够泛化的规律。这样，模型在训练集上的表现会越来越好，但在验证集和测试集上的表现可能会变得越来越差。
- 训练集：用于训练模型的样本集。
- 验证集：用于在训练过程中验证模型表现的数据集，通常用于调整超参数。
- 测试集：用于评估最终模型的泛化能力的数据集。
在训练过程中，我们希望模型不仅在训练集上表现良好，也能在未见过的数据（验证集或测试集）上表现得同样好。这时，验证集的作用非常重要，它可以帮助我们检测是否过拟合。