Lihat sumber Early Stopping sebagai Pencegah Overfitting

Early stopping adalah metode yang digunakan untuk mencegah terjadinya overfitting selama proses pelatihan [[model machine learning]]. Teknik ini melibatkan penghentian pelatihan sebelum model terlalu menyesuaikan diri terhadap data pelatihan.

== Cara Kerja Early Stopping ==
Pada praktiknya, pelatihan model dipantau menggunakan [[data validasi]]. Jika performa model pada data validasi mulai menurun sementara akurasi pada data pelatihan terus meningkat, proses pelatihan segera dihentikan.

== Kelebihan Early Stopping ==
Keunggulan utama early stopping adalah kesederhanaannya dan tidak memerlukan perubahan struktur model. Metode ini sangat efektif dalam menghindari overfitting, terutama pada model yang kompleks.

== Implementasi Early Stopping pada Berbagai Model ==
Early stopping dapat diterapkan pada berbagai algoritma, mulai dari [[regresi]], [[klasifikasi]], hingga [[jaringan saraf]]. Proses ini biasanya didukung oleh berbagai [[library machine learning]] seperti TensorFlow dan Keras.