La detención anticipada es una técnica utilizada en los algoritmos de aprendizaje automático para evitar el sobreajuste de los datos de entrenamiento. Implica monitorear el rendimiento del modelo durante el proceso de entrenamiento y detener el entrenamiento cuando el rendimiento en un conjunto de validación comienza a disminuir. Esto se hace para evitar que el modelo continúe ajustando sus parámetros para adaptarse al ruido en los datos de entrenamiento, lo que puede conducir a un rendimiento deficiente en datos nuevos e invisibles. Al detener el entrenamiento temprano, se evita que el modelo se vuelva demasiado complejo y es más probable que se generalice bien a los nuevos datos.
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