学習を早期終了

Model がすでに収束している場合は、training job を早期終了できます。

Early Stopping を使うと、モデルの学習中に training job を停止できます。

次のような場合にこの機能を使用するとよいでしょう:

1. 学習グラフで model の高い性能が示されている;

2. そして、training job にはまだ多くの epoch が残っている。

model の学習を早めに停止すると、weights は保存され、model は使用可能になります。

理由が何であれ job を完全にキャンセルしたい場合は、 Cancel a Training Job のドキュメントを参照してください。キャンセルされた job では、学習した model weights は保存されません。

model の training job を早めに停止するには、"Stop Training Early" ボタンをクリックします:

"Stop Training Early" ボタンをクリックすると、ただちに training job の停止処理が開始され、model weights が使用できるよう準備されます。

training job が早期停止されたことを示す tag が、training job に表示されます:

停止された model が利用可能になるまで数分かかる場合があります。

model の準備ができると、model version 名の横に緑のチェックマークが表示されます:

NAS Training 停止理由

Neural Architecture Search (NAS) で学習された model では、model が収束したとき（対象のすべての epoch が完了する前に最高性能に達したとき）にも、training が自動的に停止する場合があります。この場合、training results ページの banner に、training が収束し不要な epoch がスキップされたことが表示されます。