patience 設多大合適？

取決於訓練曲線波動。噪聲大(如小 batch)需更大 patience 避免誤停；平滑訓練可設小些。常取總輪次的 10%~20%。

早停後要不要回退到最優輪？

要。監控最佳驗證權重並單獨儲存(model checkpoint)，停止後加載該 checkpoint 而非最後一輪，否則可能用的是已過擬合的權重。

🔮 Early Stopping Patience Estimator

Estimate a sensible early-stopping patience and the expected total training time from your observed training speed, before you launch a long run.

📐 計算公式 / 原理

早停等待時間(分鐘) = 耐心輪數 × 單輪時長 / 60；最大建議輪數 = 最小輪數 + 耐心 × 3

早停用"連續多少輪驗證指標未改善就停止"防止無效訓練與過擬合。耐心值太小會在平臺期提前終止（驗證損失常先震盪後下降），太大則浪費算力；一般給 5–20 輪，並按單輪時長折算可接受的等待成本。

每 epoch 秒

耐心 epoch 數

最小 epoch

耐心與訓練時長

已訓練 30 輪、單輪 4 分鐘、patience=10。若驗證已 10 輪未改善則立即停止；最壞還需 10×4=40 分鐘。據此可提前規劃 GPU 釋放。

patience 設多大合適？: 取決於訓練曲線波動。噪聲大(如小 batch)需更大 patience 避免誤停；平滑訓練可設小些。常取總輪次的 10%~20%。
早停後要不要回退到最優輪？: 要。監控最佳驗證權重並單獨儲存(model checkpoint)，停止後加載該 checkpoint 而非最後一輪，否則可能用的是已過擬合的權重。