我有一个神经网络开始过度拟合，因为验证损失开始增加，而训练损失与时期保持一致。
如果以某种方式检测到过度拟合，是否有一种通用算法（无论是否明显，是否众所周知）来尽早停止训练？
我注意到 catboost 实现了这样的算法，但我没有在其他地方找到它。
https://catboost.ai/docs/concepts/overfitting-detector.html
这只是滚动我自己的回调函数并在训练和验证损失开始分歧时停止的问题......？
偏好 TF、Keras、python3、...
一如既往的感谢