Когда мы обучаем модели машинного обучения, почти всегда возникает один и тот же вопрос:

Что именно происходит во время обучения?

Обычно мы смотрим на графики метрик и пытаемся вручную интерпретировать происходящее.

Можно посмотреть на learning curves и понять, что происходит:

Но этот анализ почти всегда выполняется вручную или с помощью простейших эвристических правил. А ведь сколько времени, сил и нервов можно было бы сэкономить, если обучить до 100 эпохи а не до 500 (см картинка выше) :-(

Но можно задать интересный вопрос:

А можно ли автоматически определить состояние обучения модели?