Early stopping monitorea el desempeño de un modelo sobre un conjunto de datos de validación (distinto del de entrenamiento) durante el proceso de entrenamiento, y detiene ese proceso en cuanto ese desempeño deja de mejorar, aun cuando el error sobre los datos de entrenamiento siga bajando.
Por qué funciona como regularización
Evita que el modelo continúe ajustándose cada vez más a las particularidades específicas de los datos de entrenamiento una vez que ya alcanzó su mejor capacidad real de generalizar, deteniéndose en el punto óptimo antes de que comience a memorizar en lugar de aprender.