Introducción
El entrenamiento de redes neuronales consiste en ajustar millones o incluso miles de millones de parámetros para que un modelo pueda aprender a partir de datos. Este proceso requiere algoritmos de optimización eficientes que permitan minimizar la función de pérdida del modelo.
Conceptos como SGD, Adam, tasas de aprendizaje, mini-batches y clipping de gradientes son fundamentales para lograr un entrenamiento estable y eficiente. Además, comprender fenómenos como gradientes desvanecientes o explosivos ayuda a diseñar modelos más robustos.
En esta sección exploramos las técnicas y conceptos que hacen posible el entrenamiento exitoso de modelos de aprendizaje profundo.
Conceptos en esta categoría
- SGD
- Adam
- RMSProp
- Momentum
- Mini-Batch Training
- Batch Size
- Learning Rate
- Learning Rate Schedules
- Gradient Clipping
- Gradientes Desvanecientes
- Gradientes Explosivos
- Convergencia del Modelo
- Dinámica del Entrenamiento
- Early Stopping
- Weight Decay
Estos conceptos forman el núcleo del proceso de entrenamiento de redes neuronales modernas.
Lexicon Redes Neuronales 