Descripción: La pérdida por época es un concepto fundamental en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático y redes neuronales. Se refiere a la cantidad de error o discrepancia que se calcula al final de cada época, que es una iteración completa a través del conjunto de datos de entrenamiento. Durante el proceso de entrenamiento, el modelo ajusta sus parámetros para minimizar esta pérdida, lo que indica cuán bien está aprendiendo a realizar la tarea asignada. La pérdida se puede medir utilizando diversas funciones, como la pérdida cuadrática media para problemas de regresión o la entropía cruzada para clasificación. Un seguimiento adecuado de la pérdida por época permite a los investigadores y desarrolladores identificar si el modelo está mejorando, estancándose o sobreajustándose a los datos. Además, la visualización de la pérdida a lo largo de las épocas puede proporcionar información valiosa sobre la dinámica del entrenamiento, ayudando a ajustar hiperparámetros y a tomar decisiones sobre la duración del entrenamiento. En resumen, la pérdida por época es una métrica clave que guía el proceso de optimización en el aprendizaje automático, permitiendo evaluar el rendimiento del modelo y su capacidad para generalizar a datos no vistos.
