Comment les modèles apprennent réellement, de la descente de gradient classique à Adam
L'arrêt anticipé utilise la performance de validation pour décider quand arrêter l'entraînement. Si la perte de validation cesse de s'améliorer suffisamment longtemps, vous conservez le meilleur checkpoint et vous arrêtez. La progression se compte ici en époques : une époque est un passage complet à travers les données d'entraînement, et la validation est généralement vérifiée après chacune d'elles.
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▶ Arrêt anticipé