Entrenamiento de Redes Neuronales: Consideraciones Clave

Consideraciones Principales al Entrenar Redes Neuronales

Los hiperparámetros son piezas fundamentales que determinan el proceso de entrenamiento de una red neuronal. A continuación, se describen algunos de los más importantes:

Learning Rate

El learning rate controla la magnitud del cambio que se aplica al modelo en respuesta al error estimado durante la actualización de los pesos.

• Un valor demasiado pequeño puede resultar en un entrenamiento lento y propenso a estancarse.
• Un valor demasiado grande puede llevar a un aprendizaje rápido pero subóptimo, o a un entrenamiento inestable.

Momentum

El momentum se utiliza para acelerar el proceso de entrenamiento, especialmente en redes neuronales donde el volumen de datos puede ser considerable.

Ventajas:

• Ayuda a manejar gradientes ruidosos.
• Permite superar pendientes extremadamente pequeñas.

Desventajas:

• Introduce mayor complejidad al modelo.

Number of Epochs

El number of epochs define cuántas veces el algoritmo de aprendizaje recorrerá el conjunto de datos de entrenamiento completo.

• Una epoch implica que cada muestra del conjunto de entrenamiento ha tenido la oportunidad de actualizar los parámetros del modelo.
• Un epoch se compone de uno o más lotes (batches).
• Se suelen utilizar valores grandes (cientos o miles) para permitir que el error del modelo se minimice lo suficiente.

Batch Size

El batch size determina el número de muestras que se procesan antes de actualizar los parámetros del modelo.

• Un batch es como un bucle que itera sobre las muestras y realiza predicciones.
• Al final del batch, se comparan las predicciones con las salidas esperadas y se calcula el error.
• El error se utiliza para mejorar el modelo, por ejemplo, mediante el descenso del gradiente.