.. d5351e951811dcaeeda7f270427187fd

内置 Assessor
=================

为了节省计算资源，NNI 支持提前终止策略，并且通过叫做 **Assessor** 的接口来执行此操作。

Assessor 从 Trial 中接收中间结果，并通过指定的算法决定此 Trial 是否应该终止。 一旦 Trial 满足了提前终止策略（这表示 Assessor 认为最终结果不会太好），Assessor 会终止此 Trial，并将其状态标志为 `EARLY_STOPPED`。

这是 MNIST 在 "最大化" 模式下使用 "曲线拟合" Assessor 的实验结果。 可以看到 Assessor 成功的 **提前终止** 了许多结果不好超参组合的 Trial。 使用 Assessor，能在相同的计算资源下，得到更好的结果。

实验代码： :githublink:`config_assessor.yml <examples/trials/mnist-pytorch/config_assessor.yml>`

..  image:: ../img/Assessor.png

..  toctree::
    :maxdepth: 1

    概述<./Assessor/BuiltinAssessor>
    Medianstop<./Assessor/MedianstopAssessor>
    Curvefitting（曲线拟合）<./Assessor/CurvefittingAssessor>
