가속화 분류기의 속도를 올리는 방법 중 하나는 분류 작업을 끝까지 진행하지 않고 일정 신뢰 구간을 확보한 시점에서 미리 종료하는 것이다. 이 방법은 Viola 와 Jones의 물체 인식 프레임워크에 소개되어 있다. 에 소개되어있다. 여기서는 음성 판정의 결과가 양성 판정의 결과보다 현저하게 작아지면 음성 결과들을 제외하고 연산을 수행한다. 각 반복 단계에서 절반의 음성 샘플이 연산에서 제외된다면 전체 분류기에서 연산을 수행하는 항목들은 아주 적어질 것이다. 이를 일반화시키면 원하는 거짓 양성이나 거짓 음성 비율을 달성할 수 있도록 각 단계에서 음성 결과들을 제거하는 한계치를 정할 수 있다. 

통계학에서 AdaBoost를 사용할 때에 빠른 종료 기법은 과적합(overfitting)을 방지하기 위해서 쓰인다. 
훈련에 사용되는 데이터 이외에 검증을 위한 데이터를 따로 준비하고, 훈련이 진행됨에 따라 검증 데이터의 정확도를 같이 확인한다. 만일 과적화가 일어났다면 훈련 데이터에 대한 판별의 정확도는 더 좋아지지만 검증 데이터에 대한 정확도는 오히려 낮아지게 된다. 이 시점을 기준으로 빠른 종료를 하게 된다.
분류 작업 중 일정한 시점에 미리 종료함으로써 속도를 올릴 수 있는 것은?
가속화 분류기