É uma técnica de otimização que aumenta a taxa de aprendizado para reduzir o tempo de treinamento.

É um método de regularização que evita overfitting ao interromper o treinamento quando a performance do modelo no conjunto de validação começa a piorar.

É um processo que reduz a complexidade da rede neural durante o treinamento, removendo camadas de forma gradual.

É uma técnica que permite que redes neurais aprendam de maneira não supervisionada.

O early stopping é utilizado apenas em algoritmos de aprendizado supervisionado para melhorar a precisão dos dados.