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問題

答え・判断基準 検証誤差（バリデーション誤差）が増加し始める（下げ止まって再上昇する）タイミング。

種類 即答 選択肢消去 数式 PyTorch対応 用語

章

論点

解説 訓練誤差はエポックを重ねるほど単調に下がり続けるが、検証誤差はある時点を境に下げ止まり、再び上昇し始める(過学習が始まるサイン)。早期終了はこの「検証誤差が悪化に転じた」タイミングで学習を打ち切る。実装上は、検証誤差が前ステップより改善しない回数が一定回数(patience)を超えた時点で終了することが多い。

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