AI訓練閉環與早停的作用

2026年10月25日，阿里雲開發者社區 AI 發文，以外賣配送時間預測為例（預測 21 分鐘、實際 25 分鐘），説明模型透過前向傳播、計算損失、反向傳播、更新參數並反覆迭代，逐步減少預測誤差。文章提醒，訓練損失下降不代表模型學得好，訓練集、驗證集及測試集須分開；驗證表現不再改善時可早停，並儲存最佳 checkpoint，以免模型過度擬合訓練資料。文章亦指出，大模型預訓練通常按預設 token 預算進行，而數據較少的微調更容易過擬合，因此早停在微調時更有用。

AI 根據報道生成 · 2 小時前更新

還沒有足夠的連續觀測數據，暫不繪製趨勢。