SGD
SGD: Un Optimizador Básico pero Fundamental Introducción En el campo de la optimización de redes neuronales, SGD (Stochastic Gradient Descent) es uno de los métodos más fundamentales e intuitivos para minimizar la función de pérdida. Se tra…
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IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Warm-up
Warm-up: Una Estrategia Vital para Mejorar la Convergencia en Redes Neuronales Introducción El learning rate (tasa de aprendizaje) es un hiperparámetro crítico que determina cómo rápido y en qué dirección se ajustan los pesos durante el ent…
Schedulers
Schedulers: Estrategias de ajuste para el learning rate Introducción El learning rate es uno de los hiperparámetros más críticos a la hora de entrenar una red neuronal. Un valor incorrecto puede llevar al modelo a converger demasiado rápido…
Learning rate fijo
Learning rate fijo Introducción El learning rate es uno de los hiperparámetros más importantes en la optimización de redes neuronales. Esencialmente, controla el tamaño del paso que la red toma durante cada iteración hacia la mínima pérdida…
Señales de mal ajuste
Señales de mal ajuste Introducción Cuando se habla de optimización de redes neuronales, el learning rate (tasa de aprendizaje) es uno de los hiperparámetros más cruciales para lograr un buen rendimiento. Una tasa de aprendizaje incorrecta p…
Relación con estabilidad
Relación entre learning rate y estabilidad Introducción El learning rate es uno de los hiperparámetros más cruciales en la optimización de modelos basados en redes neuronales. Este hiperparámetro controla la velocidad con la que un algoritm…
Tamaño del paso
Tamaño del paso: El aprendizaje rate en optimización de redes neuronales Introducción El learning rate es uno de los hiperparámetros más críticos y fundamentalmente importantes al entrenar una red neuronal. Este hiperparámetro, a menudo ref…
Coste computacional
Coste computacional: Impacto del tamaño de batch en el descenso por gradiente Introducción El tamaño del lote (batch size) es un hiperparámetro crucial que afecta directamente al coste computacional durante la optimización de redes neuronal…