为了节省计算资源，在 NNI 中可通过创建 Assessor，来配置提前终止策略。
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 在使用了 'Curvefitting' Assessor 的 'maximize' 模式后的实验结果，可以看到 Assessor 成功的将大量最终结果不好的 Trial 提前结束 。 使用 Assessor，能在相同的计算资源下，得到更好的结果。
实现代码：config_assessor.yml <https://github.com/Microsoft/nni/blob/master/examples/trials/mnist/config_assessor.yml>
与 Tuner 类似，可使用内置的 Assessor，也可以自定义 Assessor。 参考下列教程，获取详细信息：
.. toctree::
内置 Assessor<Builtin_Assessors>
自定义 Assessor<Customize_Assessor>