nlp - SpaCy：在为自定义实体训练模型时，我是否需要提前停止？

我将我的数据分为训练和测试。

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。所以我在这里有一个问题？？

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.如果精度超过之前的模型，则保存，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 次迭代是最好的模型？？

我的自定义代码的示例输出：

根据上面的输出，说最好的模型在第 13 次迭代是否正确？

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您应该切换到 train CLI，其中包括更好的评估指标和提前停止：https ://spacy.io/api/cli#train

spacy convert可以将很多常见的 NER 格式转换为 spacy 的内部训练格式，并且spacy train比简单的示例训练脚本有更多的选择。（spacyspacy train在内部使用它分发的模型。）