Early stopping 是一种用来防止神经网络过拟合的正则化技术，其核心思想非常直接：在训练过程中定期检查模型在一个或多个验证集上的性能，并在性能不再显著提升时停止训练。这种方法既简单又有效，因为它利用了一个观察：训练误差通常随着训练过程的进行而持续减少，但验证误差（即模型在未见过的数据上的误差）在一定时期后往往会开始增加，这是过拟合的明显迹象。

使用early stopping的步骤大致如下：

1. 分割数据集：将原始数据集分成三部分：训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于监控模型的性能并决定何时停止训练，测试集用于评估最终模型的性能。

2. 训练模型：在训练过程中，定期（例如，每个epoch结束后）评估模型在验证集上的性能。

3. 性能监控和提前停止：监控验证集上的性能指标，如损失或准确率。如果在设定的连续若干个epoch中（称为“耐心”或"patience"参数），性能没有显著提升（根据预先定义的标准，如改善小于某个阈值），则停止训练。这意味着模型已经开始过拟合或不再从训练数据中学习到有用的信息。

4. 回滚到最佳模型：当训练停止时，将模型参数回滚到观察到的最佳状态。这通常是在性能开始下降之前的模型状态，意味着这个状态下的模型在验证集上有最佳的性能。

Early stopping 既作为一种训练控制手段，也是一种防止过拟合的技术，它使得模型能够在保持泛化能力的同时最大化其性能。