我正在使用RNN进行一个特定领域的分类研究，并已经积累了数千万条文本。由于运行整个数据集需要几天甚至几个月的时间，我只选取了其中的一小部分进行测试，比如100万条文本（80%用于训练，20%用于验证）。我对整个语料库进行了预训练，并使用词向量化处理，同时在模型中应用了Dropout以避免过拟合。当在12小时内训练了60000条文本时，损失值已经下降到相当低的水平，准确率达到了97%。我应该继续训练吗？继续训练会有帮助吗？
它还在运行第一个epoch，我担心如果现在就停止，模型将无法覆盖整个…
回答：
一般来说，你可能希望让模型继续处于训练阶段，直到验证集的表现开始连续几次下降为止。此时，模型已经开始过拟合数据。对于你的问题，由于训练模型需要很长时间，我建议你在第一个epoch后停止训练，并测试模型，确保代码中没有实现上的错误。如果模型的准确率可以接受，那么可以重新开始训练。
