Cálculo de Gradientes

Proceso matemático esencial en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, particularmente en algoritmos de optimización como el descenso de gradiente.

Implica calcular las derivadas parciales de una función de costo con respecto a los parámetros del modelo (pesos y sesgos) para evaluar cómo los cambios en dichos parámetros afectan el error.

Utilizado para ajustar iterativamente los parámetros del modelo con el objetivo de minimizar la función de error y mejorar el desempeño en la tarea asignada.

Fundamental en redes neuronales, donde los gradientes se propagan hacia atrás a través de capas utilizando el algoritmo de retropropagación.

Requiere un manejo eficiente de operaciones matriciales y derivados automáticos, comúnmente implementados mediante bibliotecas como TensorFlow o PyTorch.

Desempeña un papel crítico en la estabilidad y rapidez del proceso de entrenamiento, dependiendo de factores como la tasa de aprendizaje y la regularización del modelo.