Modelo base sin regularizar

Introducción

Cuando se trabaja con modelos de aprendizaje profundo, uno de los primeros pasos es establecer una base sólida. En esta unidad, nos enfocaremos en construir un modelo sin aplicar ninguna técnica de regularización ni dropout. Este enfoque sirve como punto de partida y contraste con los modelos mejorados con técnicas de regularización. Aprenderemos a identificar los problemas inherentes a un modelo no regularizado y cómo mitigarlos.

Explicación principal

Para este proyecto, crearemos una red neuronal simple utilizando el framework Keras en Python. Este ejemplo nos permitirá entender la complejidad del sobreajuste y otros desafíos que surgen sin regularización.

Código de ejemplo

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
import numpy as np

# Generar datos de muestra
X = np.random.rand(100, 1)
y = X * 2 + 1 + np.random.randn(100) * 0.5  # Añade ruido gaussiano

# Definir modelo sin regularización
model = Sequential([
    Dense(32, input_dim=1, activation='relu'),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(1)
])

# Compilar el modelo
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# Entrenar el modelo
history = model.fit(X, y, epochs=500, verbose=0)

Errores típicos / trampas

1. Falta de generalización: Un modelo no regularizado puede ajustarse demasiado a los datos de entrenamiento, lo que se conoce como sobreajuste. Esto significa que el modelo se vuelve muy específico para esos datos y no se generaliza bien a nuevos conjuntos de datos.

2. Sobremodelación: Cuando la capacidad del modelo es más alta que la complejidad del problema real, puede ocasionar un sobreajuste. Es importante seleccionar una arquitectura adecuada para el problema en cuestión.

3. Problemas con validación: Si no se aplica regularización, podríamos observar que la pérdida de entrenamiento baja significativamente pero la pérdida de validación no mejora o incluso empeora, lo cual es un indicador claro de sobreajuste.

Checklist accionable

• Genera datos sintéticos: Crea conjuntos de entrenamiento y validación para evaluar el rendimiento del modelo.
• Evalúa inicialmente sin regularización: Entrena el modelo y visualiza las curvas de pérdida de entrenamiento y validación.
• Identifica sobreajuste: Si la pérdida de validación no mejora o empeora, es un signo de sobreajuste.
• Ajusta hiperparámetros: Experimenta con diferentes arquitecturas y hiperparámetros para mejorar el rendimiento.
• Mide precisión en datos no vistos: Evalúa el desempeño del modelo en conjuntos de prueba que no fueron utilizados durante el entrenamiento.

Cierre

Siguientes pasos

• Aprender a regularizar: A continuación, aplicaremos técnicas de regularización y dropout para mitigar el sobreajuste.
• Implementar optimizaciones adicionales: Mejora el modelo con técnicas como learning rate decay o early stopping.
• Practicar más proyectos: Aplica estos conocimientos en otros datasets y problemas para consolidar la comprensión.

Siguiendo este proceso, podrás construir modelos de aprendizaje profundo que no sólo se ajusten a los datos de entrenamiento sino que también generalicen mejor.