Redes neuronales desde cero, Unidad 7 — Backpropagation, 7.2 — Backpropagation paso a paso · 13/01/2026

Actualización de pesos

Actualización de pesos: Un pilar fundamental para la optimización de redes neuronales

Introducción

La actualización de los pesos en una red neuronal es un paso crítico y esencial dentro del proceso de backpropagation. Este mecanismo permite ajustar los parámetros de la red durante el entrenamiento, permitiendo que aprenda a resolver problemas complejos. En este artículo, exploraremos cómo funciona exactamente esta actualización, brindando ejemplos prácticos para una comprensión más profunda y ofreciendo un checklist de acción para asegurar un proceso eficiente.

Explicación principal con ejemplos

La actualización de pesos ocurre después del cálculo de los gradientes durante el backpropagation. En este paso, los gradientes se utilizan para ajustar los pesos en una dirección que disminuya la función de pérdida. La fórmula general para actualizar un peso \( w \) es:

\[ w_{\text{new}} = w_{\text{old}} - \eta \cdot \frac{\partial L}{\partial w} \]

donde:

\( w_{\text{new}} \) es el nuevo valor del peso.
\( w_{\text{old}} \) es el peso actual.
\( \eta \) es la tasa de aprendizaje, un hiperparámetro que controla cuánto se ajustan los pesos en cada iteración.
\( \frac{\partial L}{\partial w} \) es la derivada de la función de pérdida con respecto al peso actual.

Ejemplo práctico

Vamos a considerar una red neuronal simple con una sola neurona. Supongamos que estamos utilizando el algoritmo del descenso por gradiente estocástico (SGD). Para simplificar, utilizaremos una red lineal y la función de pérdida MSE (Mean Squared Error).

import numpy as np

# Parámetros iniciales
w = 2.0
b = 1.0
learning_rate = 0.01
epochs = 1000

# Datos de entrenamiento
X = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([4, 5, 6])

for epoch in range(epochs):
    # Forward pass
    y_pred = w * X + b
    
    # Cálculo del error (MSE)
    loss = np.mean((y_pred - y)**2)
    
    # Backward pass (cálculo de gradiente)
    dw = np.sum(-2 * X * (y_pred - y)) / len(X)
    db = np.sum(-2 * (y_pred - y)) / len(X)
    
    # Actualización de pesos
    w -= learning_rate * dw
    b -= learning_rate * db
    
print(f"Final weights: w={w}, b={b}")

En este ejemplo, vemos cómo la actualización de los pesos \( w \) y \( b \) se realiza iterativamente en cada época. La tasa de aprendizaje (\( \eta \)) controla cuánto se ajustan los pesos en cada paso.

Errores típicos / trampas

Aunque la actualización de pesos es fundamental, existen algunos errores comunes y trampas que pueden afectar negativamente el proceso de entrenamiento:

Tasa de aprendizaje incorrecta:

Una tasa de aprendizaje demasiado alta puede causar saltos en los valores de pérdida, lo que lleva a un "buceo" (oscilaciones) y posiblemente no converge.
Una tasa de aprendizaje demasiado baja demorará mucho tiempo para converger o incluso no converge.

Inicialización de pesos:

Pesos inicializados con valores muy grandes pueden causar explotación de gradientes, donde los valores del gradiente se hacen muy grandes y el modelo empieza a oscilar.
Pesos inicializados con demasiado pequeño pueden llevar a un aprendizaje lento.

Función de activación no adecuada:

Algunas funciones de activación (como la tangente hiperbólica) pueden tener derivadas que son constantemente cercanas a cero, lo que puede reducir la eficacia del descenso por gradiente.

Checklist accionable

Para asegurar una actualización eficiente de los pesos, sigue estos pasos:

Selecciona la tasa de aprendizaje adecuada:

Comienza con valores moderados y ajusta según sea necesario.
Utiliza técnicas como learning rate scheduling para modificar dinámicamente la tasa de aprendizaje durante el entrenamiento.

Inicializa los pesos correctamente:

Usa inicialización de Xavier o He, dependiendo de la función de activación utilizada.
Evita iniciar con valores extremadamente grandes o pequeños.

Monitorea y ajusta la convergencia del modelo:

Utiliza métricas como loss y accuracy para monitorear el progreso.
Ajusta los hiperparámetros si observas signos de overfitting o underfitting.

Implementa regularización cuando sea necesario:

Usa L1, L2 regularización (o dropout) para evitar el overfitting.
Asegúrate de ajustar estos parámetros según la complejidad del problema y el conjunto de datos.

Revisa la función de activación utilizada:

En las capas ocultas, considera funciones como ReLU que no tienen derivadas cercanas a cero.
En capas de salida, asegúrate de utilizar funciones apropiadas para tu problema (por ejemplo, softmax para clasificación).

Cierre con "Siguientes pasos"

La actualización de pesos es una parte crucial del proceso de entrenamiento de redes neuronales. Para mejorar la eficacia y el rendimiento de tus modelos, asegúrate de:

Entender y ajustar la tasa de aprendizaje adecuadamente.
Inicializar correctamente los pesos, utilizando técnicas probadas como Xavier o He.
Monitorear y ajustar la convergencia del modelo para evitar overfitting o underfitting.
Implementar regularización cuando sea necesario, especialmente en modelos complejos.

Siguiendo estos pasos, podrás mejorar significativamente el rendimiento de tus redes neuronales y asegurarte de que están optimizadas para resolver problemas específicos.