模型收敛（Model Convergence）是指在机器学习训练过程中，模型的学习能力达到稳定状态的现象，表现为损失函数值或性能指标（如准确率）不再随训练迭代次数显著变化，趋于一个稳定值或最小值附近。这意味着模型参数已优化到一定程度，能够有效捕捉数据中的模式，并具备泛化到新数据的能力。收敛通常通过监控训练损失和验证损失的变化曲线来确认，是训练完成的标志，避免了过度训练（如过拟合）或训练不足（如欠拟合）的问题。
在AI产品开发的实际落地中，理解模型收敛对产品经理至关重要，因为它直接影响模型部署的时机和性能。产品经理需与数据科学家协作，设置合理的停止条件（如最大迭代轮数或损失阈值），以优化训练资源并确保模型在真实场景中可靠运行。例如，在智能推荐或图像识别系统中，收敛的模型能提供稳定高效的预测服务，提升用户体验和产品竞争力。
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