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# 学習を早期終了する
Early Stopping を使用すると、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. トレーニング グラフでモデルの性能が高いことが示され、さらに;
2. training job にはまだ多くの epoch が残っています。
モデルの学習を途中で停止すると、weights は保存され、モデルは使用できるようになります。
何らかの理由で 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](/roboflow/roboflow-jp/train/cancel-a-training-job.md)を参照してください。キャンセルされた job では、学習時の model weights は保存されません。
モデルの training job を途中で停止するには、「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 の停止処理が始まり、model weights が使用できるように準備されます。
training job には、job が途中で停止されたことを示す tag が表示されます。
停止した model が利用可能になるまでに数分かかる場合があります。
model の準備ができると、model 名の横に緑のチェックマークが表示されます。
## NAS Training Stop Reasons
Neural Architecture Search (NAS) で学習された model では、model が収束したときにも学習が自動的に停止する場合があります（すべての target epoch が完了する前に最高性能に達した場合）。この場合、training results ページのバナーに、学習が収束し不要な epoch がスキップされたことが表示されます。