Как понять, когда нужно остановить обучение?

Обучение модели стоит остановить, когда достигается баланс между переобучением и недообучением. Обычно это проявляется в том, что ошибка на тренировочных данных продолжает снижаться, а ошибка на валидационных данных перестает улучшаться или начинает расти. Такой момент называют "ранней остановкой" (early stopping).

Пример: если после нескольких эпох обучения точность на валидационном наборе перестала расти, а на тренировочном продолжает улучшаться, значит модель начала переобучаться, и обучение стоит остановить.