Descripción: La pérdida de validación es un concepto fundamental en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Se refiere al valor de pérdida que un modelo presenta cuando se evalúa en un conjunto de datos de validación, que es un subconjunto de datos no utilizado durante el entrenamiento. Este valor es crucial para entender cómo se está desempeñando el modelo en datos que no ha visto antes, lo que ayuda a identificar problemas de sobreajuste. Un modelo que tiene una baja pérdida en el conjunto de entrenamiento pero una alta pérdida en el conjunto de validación puede estar aprendiendo patrones específicos de los datos de entrenamiento en lugar de generalizar bien a nuevos datos. La pérdida de validación se calcula utilizando una función de pérdida, que mide la discrepancia entre las predicciones del modelo y las etiquetas reales. Esta métrica se puede monitorear durante el proceso de entrenamiento para ajustar hiperparámetros y mejorar el rendimiento del modelo. La pérdida de validación es, por lo tanto, un indicador clave de la capacidad de un modelo para generalizar y es esencial para la evaluación y optimización de modelos en tareas de aprendizaje supervisado.
