Descripción: La convergencia del modelo en el contexto de la inferencia en el borde se refiere al proceso mediante el cual los parámetros de un modelo de aprendizaje automático se estabilizan durante su entrenamiento. Este fenómeno es crucial para garantizar que el modelo no solo aprenda de los datos de entrenamiento, sino que también generalice bien a datos no vistos. La convergencia se logra cuando el modelo alcanza un punto en el que las actualizaciones de los parámetros se vuelven mínimas, lo que indica que ha encontrado un equilibrio en la representación de los patrones presentes en los datos. Este proceso es fundamental en el aprendizaje de máquinas en general, y se puede observar a través de la disminución de la función de pérdida a medida que se realizan más iteraciones de entrenamiento. La convergencia efectiva no solo mejora la precisión del modelo, sino que también reduce el riesgo de sobreajuste, donde el modelo se adapta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde su capacidad de generalización. En el contexto de la inferencia en el borde, donde los modelos se implementan en dispositivos con recursos limitados, la convergencia es aún más crítica, ya que se busca optimizar el rendimiento sin comprometer la eficiencia computacional.
