stopping training early as no improvement observed in last 100 epochs. best

停止训练是机器学习中的一个非常重要的决策，一旦决定停止训练，就不会再有新的模型参数被计算出来，因此必须仔细考虑什么时候停止训练。

如果在训练的过程中，模型的性能一直没有得到明显的改善，而且已经经过了100个epoch，那么停止训练可能是一个不错的决定。这种情况下，继续训练可能会导致过拟合的风险，也可能因为训练过度而浪费时间和计算资源。

当然，不应该仅仅凭借一个数字来决定是否停止训练。反而，要对训练数据、验证数据的结果进行充分的分析，确保性能已经达到了一个最优状态，而且不会再有太大的提升空间。

此外，还需要权衡时间和资源的成本。如果训练时间和计算资源有限，那么在经过适当的分析之后，就应该考虑停止训练。

综上所述，要正确地决定何时停止训练，需要对数据和模型性能进行充分分析，考虑时间和资源成本，最终做出决策。