如何使用训练神经网络的前一次迭代的准确性作为在下一次迭代中提前停止的基线？

在训练神经网络时，可以使用前一次迭代的准确性作为提前停止的基线。这种方法被称为早停（early stopping），它通过监控模型在验证集上的准确性来判断何时停止训练，以避免过拟合。

具体步骤如下：

1. 将数据集划分为训练集和验证集，通常采用交叉验证的方式进行划分。
2. 在每一次迭代中，计算模型在验证集上的准确性。
3. 如果当前迭代的准确性优于前一次迭代的准确性，将当前迭代的模型保存下来，并更新基线准确性为当前迭代的准确性。
4. 如果当前迭代的准确性没有优于前一次迭代的准确性，判断是否连续多个迭代都没有提升，如果是，则停止训练。
5. 如果训练没有停止，继续进行下一次迭代。

早停方法的优势在于可以有效防止过拟合，避免模型在训练集上过度拟合而在验证集上表现不佳。它可以根据验证集上的准确性变化动态地调整训练过程，提高模型的泛化能力。

早停方法适用于各种神经网络模型的训练，包括深度学习模型。在实际应用中，可以根据具体情况设置停止条件，例如连续多个迭代准确性没有提升、准确性变化小于某个阈值等。

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请注意，本回答仅提供了一种解决方案，实际应用中还需根据具体情况进行调整和优化。