Hessian (Matriz Hessiana)

Es una matriz cuadrada de segundas derivadas parciales que describe la curvatura de una función en un espacio multidimensional.

En el contexto de inteligencia artificial y machine learning, se utiliza para analizar la curvatura de funciones de pérdida o costo y evaluar puntos críticos como mínimos, máximos o puntos de silla.

Su aplicación es común en métodos de optimización avanzados, incluyendo algoritmos de aprendizaje que requieren ajustar los parámetros de un modelo con precisión.

La información proporcionada por esta matriz permite entender mejor cómo cambiarán las decisiones del modelo en relación con pequeñas variaciones en las entradas.

En redes neuronales, puede ser útil para detectar regiones en las que el aprendizaje podría estancarse debido a minimizar funciones altamente no lineales.

Cálculos involucrando la matriz Hessiana pueden ser computacionalmente costosos, especialmente en modelos con una gran cantidad de parámetros.