我正在训练几个网络，这些网络在最初的10个时间段后似乎都过度拟合，这表明需要做很多事情，例如使用规则，规范化和积极的辍学来进行数据增强。但是，我在网上看到了几篇文章，提到过早停止可以代替适当的培训网络，并建议我们可以起诉它以防止过度拟合。我认为，如果您的网络已经运行了很多，并且由于以下原因而陷入困境，则应该使用早期停止：1.网络停止改进2.网络已经训练了很长时间，超过了其最佳点，现在开始过度适应。在我的情况下，网络从未完全收敛，在大约10个时期之后，val损失急剧上升，文献对这种情况下使用提前停止有何评论？是否有共识可以接受？