Descripción: La detención temprana es una técnica de regularización utilizada en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, especialmente en redes neuronales, para prevenir el sobreajuste. Consiste en monitorear el rendimiento del modelo en un conjunto de validación durante el proceso de entrenamiento. Cuando se observa que el rendimiento comienza a degradarse, es decir, que la pérdida en el conjunto de validación aumenta o la precisión disminuye, se detiene el entrenamiento. Esta estrategia es crucial porque el sobreajuste ocurre cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento, capturando ruido y patrones irrelevantes, lo que resulta en un rendimiento deficiente en datos no vistos. La detención temprana permite encontrar un equilibrio entre el ajuste del modelo y su capacidad de generalización. Además, se puede implementar de manera sencilla en varios frameworks de aprendizaje automático, donde se pueden establecer criterios específicos para la detención. Esta técnica no solo ahorra tiempo de entrenamiento, sino que también mejora la eficiencia del modelo, ya que evita que se realicen iteraciones innecesarias que no contribuyen a un mejor rendimiento. En el contexto de redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN), la detención temprana se ha convertido en una práctica estándar, ayudando a optimizar el proceso de aprendizaje y a obtener modelos más robustos.
