早期停止とは何ですか？

早期停止は、人工知能（AI）または他のコンピューター学習プログラムで使用される手法で、スコアを改善するためにティーチングが一時的に停止します。 これは、一連のモジュールを使用するか、より長いレッスンを数回中断することで実行できます。 早期停止を使用しないことから発生する可能性のある問題の1つは、AIが情報を記憶するが学習しないことです。 別の考えられる問題は、AIが学習し続けますが、他の領域からの情報を失うことです。 これは、ほとんどのAIシステムで自動的に発生する一般的な機能ですが、技術者がこれを手動でプログラムする必要がある場合があります。

ほとんどのAIシステムは外部刺激または人間の相互作用から学習できますが、これらのシステムを展開する前に、または学習を補足するためにこれらのシステムを教える一般的な方法は、教育アプリケーションを使用することです。 これらのアプリケーションは、多くの場合、新しいアルゴリズムまたは問題を解決する新しい方法を教えます。 早期停止は、2つの方法で使用できます。アプリケーションをモジュールに分割して、各モジュールの後に停止するか、長時間のレッスンが停止によって中断される場合があります。

早期停止が使用されていない場合、AIは低いテストスコアを被ることがあり、教育アプリケーションから学習していないことを示します。 これが現れる一つの方法は、暗記によるものです。 一定期間後（これはAIシステムとティーチングセッションごとに異なります）、AIシステムは情報を記憶しますが、それを理解しません。 これは、記憶された情報をすばやく削除できることを意味します。したがって、この機能は学習プロセスを停止し、AIが学習した内容を表示するようにします。

早期停止なしで発生する可能性がある2番目の問題は、より深刻です。 暗記とは異なり、この問題はAI全体を苦しめ、修正が難しい場合があります。 このシナリオでは、AIシステムは引き続きトレーニングから学習しますが、この追加の学習には他のメモリ領域が犠牲になります。 以前に保存された情報のダンプを開始して、新しいトレーニングの余地を作ります。 早期停止により、AIがメモリを調整して新しい情報をより適切に保存できるようになるため、これが発生しなくなります。

多くの場合、この機能はほとんどのAIシステムおよびトレーニングプログラムで自動的に使用されます。 そうでない場合、技術者は特定のポイントで手動で停止を実行する必要があります。 AIがテストスコアの低下を示している場合、この時点以降に問題が発生するため、すぐに停止する必要があります。 これより前に停止することには重大な問題はありませんが、プロセスの学習を妨げる可能性があります。