Velocidad de convergencia

Es un concepto clave en el ámbito del aprendizaje automático que mide la rapidez con la que un algoritmo de aprendizaje alcanza una solución óptima o cercana al óptimo.

Se refiere específicamente al número de iteraciones, pasos o tiempo necesario para que el algoritmo ajuste sus parámetros y minimice una función de pérdida o error durante el entrenamiento.

La importancia de este concepto radica en su impacto directo en la eficiencia computacional, especialmente en modelos complejos o cuando se trabaja con conjuntos de datos grandes.

Un algoritmo con una alta velocidad de convergencia puede ahorrar tiempo y recursos, pero podría presentar riesgos de convergencia prematura o quedar atrapado en mínimos locales.

Factores como la elección del optimizador, la tasa de aprendizaje, la normalización de datos y la arquitectura del modelo influyen significativamente en la convergencia del sistema.