Nlp SpaCy：在为自定义实体训练模型时，是否需要提前停止？
我将数据分为培训和测试 根据spacy提供的用于训练自定义实体的代码片段，似乎没有提前停止。所以我这里有个问题 我是否应该编写一个自定义代码，在每次迭代后执行以下一组操作： 1.迭代完成。 2.根据测试数据检查模型的准确性。 3.如果精度高于上一个模型，则保存它，否则继续。 4.执行下一次迭代 或者我完成所有迭代后的最终模型，例如30迭代是最佳模型 我的自定义代码的示例输出：Nlp SpaCy：在为自定义实体训练模型时，是否需要提前停止？,nlp,spacy,opennlp,Nlp,Spacy,Opennlp,我将数据分为培训和测试 根据spacy提供的用于训练自定义实体的代码片段，似乎没有提前停止。所以我这里有个问题 我是否应该编写一个自定义代码，在每次迭代后执行以下一组操作： 1.迭代完成。 2.根据测试数据检查模型的准确性。 3.如果精度高于上一个模型，则保存它，否则继续。 4.执行下一次迭代 或者我完成所有迭代后的最终模型，例如30迭代是最佳模型 我的自定义代码的示例输出： 根据上述输出，说最佳模型在第13次迭代中是正确的吗？您应该切换到train CLI，其中包括更好的评估指标和提前停止
根据上述输出，说最佳模型在第13次迭代中是正确的吗？您应该切换到train CLI，其中包括更好的评估指标和提前停止：
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