Gradiente de Potenciación

Es un concepto fundamental en el entrenamiento de redes neuronales artificiales dentro del ámbito del aprendizaje automático.

Se refiere al fenómeno en el que, durante el proceso de retropropagación del error, los gradientes se amplifican exponencialmente a medida que se propagan hacia las capas iniciales de la red.

Esto puede provocar inestabilidad numérica y dificultades en la optimización, ya que los pesos de las capas más profundas pueden experimentar actualizaciones excesivamente grandes.

Generalmente ocurre al trabajar con arquitecturas profundas, especialmente cuando las funciones de activación utilizadas no están bien diseñadas para mitigar este problema.

Suele contraponerse al gradiente desvanecido, que tiene el efecto opuesto al disminuir excesivamente el valor de los gradientes en las capas iniciales.

Se pueden emplear técnicas como la normalización de gradientes, inicialización cuidadosa de los pesos o el uso de funciones de activación adecuadas para gestionarlo.

Entender y abordar este fenómeno es esencial para entrenar modelos de aprendizaje profundo de manera efectiva y estable.