早停（Early Stopping）是机器学习中一种关键的正则化技术，通过在模型训练过程中持续监控验证数据集上的性能指标（如损失值或准确率），在指标不再改善或开始恶化时提前终止训练，从而有效防止模型过拟合并保留其最佳泛化能力。
在AI产品开发的实际落地中，早停技术被广泛应用于优化深度学习模型的训练流程，它不仅显著减少计算资源和时间消耗，还能提升模型在真实场景中的鲁棒性和预测准确性，帮助产品经理高效平衡性能与成本。
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