在模型训练过程中，早停策略的应用至关重要，其合理运用能够有效避免模型出现过拟合现象，提升模型的泛化能力。在训练过程中，通过监控验证集的损失值，可以提前终止训练以防止过拟合。通常情况下，在模型训练时，每隔一定的迭代次数对验证集的损失值进行评估，若验证集损失值在连续若干次迭代中未出现下降，则可提前终止训练。该过程可通过PyTorch的EarlyStopping类实现，早停后的模型保存也是不可或缺的环节。以下是一个简单的实现过程： grgNyp4SR67FE2T00UhoI6/OlCQi6q39zrC0wjMjWcCntDIimvZiwSI5X8fayxHF
