Проблема с обучением нейронных сетей заключается в выборе количества используемых эпох обучения. Слишком много эпох может привести к переобучению обучающего набора данных, а слишком малое - к неполноценной модели. Ранняя остановка - это метод, который позволяет указать произвольно большое количество эпох обучения и остановить обучение, как только производительность модели перестанет улучшаться в наборе данных проверки. Для этого требуется, чтобы разделение проверки было предоставлено..