patience=100 的含义

在深度学习中，patience=100 通常用于早停（Early Stopping）机制。它控制训练过程中的耐心阈值，即在模型性能不再提升的情况下，允许训练继续的最大 epoch 数。

早停机制（Early Stopping）的作用：
早停是一种防止模型过拟合的技术。当模型的验证集性能（如验证损失或验证准确率）在多个 epoch 内不再改善时，早停机制会提前停止训练。patience 参数指定模型可以在性能不提升的情况下继续训练的最大 epoch 数。

patience=100 的含义：
设置 patience=100 表示模型在 100 个连续的 epoch 中，验证集性能（如验证损失）没有改善的情况下，训练将停止。这意味着你希望给模型更多的时间去寻找最优解，即使有时性能可能停滞不前。

示例：
在 PyTorch、Keras 或 YOLO 框架中，你可以通过 patience 参数来控制早停机制。例如：

# 训练模型时设置 patience 参数
results = model.train(data=data_yaml_path, patience=100)

使用场景：
（1）防止过拟合：当模型在训练集上表现良好但在验证集上表现不再改善时，早停可以防止模型继续训练，避免过拟合。
（2）减少训练时间：如果模型在多个 epoch 中都没有提升性能，早停机制可以提前结束训练，节省时间和资源。

选择合适的 patience 值：
（1）较大值（如 100）：适合更复杂的模型或更大的数据集，允许模型有更多时间去探索最优解。
（2）较小值（如 10 或 20）：适合简单的模型或小数据集，在性能停滞时可以较早地停止训练。

总结：patience=100 允许模型在性能不提升的情况下最多再训练 100 个 epoch。如果在这段时间内模型性能没有改善，训练将停止。