¿Qué umbral de error se debe usar para detener el entrenamiento?

El umbral de error para detener el entrenamiento del modelo no es un valor fijo y depende de la tarea específica, los datos y los requisitos de calidad del modelo. Normalmente se utilizan los siguientes enfoques:

• Error de validación: Se detiene el entrenamiento cuando el error en el conjunto de validación deja de mejorar (parada temprana, early stopping). Esto previene el sobreajuste.
• Valor de error: Si hay requisitos comerciales, se puede establecer un umbral de error específico (por ejemplo, precisión > 90% o MSE < 0.01).
• Mejora relativa: Se detiene si la mejora del error entre épocas es menor que un umbral establecido (por ejemplo, menos de 0.001).

Ejemplo de uso de early stopping en Keras:

from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping

early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, min_delta=0.001)
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=100, callbacks=[early_stop])

Por lo tanto, el umbral de error es más un criterio basado en la observación de la dinámica del error y los requisitos del modelo, y no un número fijo.