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# 조기 학습 종료
Early Stopping을 사용하면 모델이 학습되는 동안 학습 작업을 중지할 수 있습니다.
다음과 같은 경우 이 기능을 사용하면 좋습니다:
1. 학습 그래프에서 모델 성능이 우수하게 나타나고;
2. 학습 작업에 아직 많은 epoch가 남아 있습니다.
모델 학습을 조기에 중지하면 가중치가 저장되고 모델을 사용할 수 있게 됩니다.
어떤 이유로든 작업을 완전히 취소하려면, 다음을 참조하세요. [Cancel a Training Job 문서](/roboflow/roboflow-ko/train/cancel-a-training-job.md). 취소된 작업은 학습 중의 모델 가중치를 저장하지 않습니다.
모델 학습 작업을 조기에 중지하려면 "Stop Training Early" 버튼을 클릭하세요:
"Stop Training Early" 버튼을 클릭하면 작업이 즉시 시작되어 학습 작업을 중지하고 모델 가중치를 사용할 수 있도록 준비합니다.
학습 작업에 작업이 조기에 중지되었음을 나타내는 태그가 표시됩니다:
중지된 모델을 사용할 수 있게 되기까지 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다.
모델이 준비되면 모델 이름 옆에 초록색 체크 표시가 나타납니다:
## 자동 Early Stopping
RF-DETR 학습은 정확도가 더 이상 향상되지 않으면 자동으로 중지될 수도 있어, 실행이 더 이상 도움이 되지 않는 epoch에 시간을 쓰지 않습니다. 이 기능은 기본적으로 켜져 있습니다. RF-DETR 학습을 구성할 때 training options에서 조정할 수 있습니다:
* "Early stopping": 자동 early stopping을 켜거나 끕니다. 끄면 학습은 설정한 모든 epoch를 실행합니다.
* "Patience (epochs)": 의미 있는 향상이 없을 때 중지하기 전까지 기다릴 epoch 수입니다. 기본값은 15입니다.
* "Min improvement (mAP)": 향상으로 간주되는 검증 mAP의 최소 증가량입니다. 기본값은 0.0005입니다.
early stopping을 끄면 실행 시간이 더 길어지며, 이는 training summary에 표시되는 예상 지속 시간에 반영됩니다.
## NAS 학습 중지 사유
Neural Architecture Search (NAS)로 학습된 모델의 경우, 모델이 수렴하면(목표 epoch를 모두 완료하기 전에 최고 성능에 도달하면) 학습이 자동으로 중지될 수도 있습니다. 이 경우 학습 결과 페이지의 배너에 학습이 수렴했으며 불필요한 epoch가 건너뛰어졌다고 표시됩니다.