Hiperparámetros de Red Neuronal

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se refieren a los parámetros configurables que no son aprendidos por el modelo durante el proceso de entrenamiento, sino que deben ser establecidos previamente por el desarrollador.

Determinan aspectos clave del modelo, como su arquitectura, la velocidad de aprendizaje, el número de capas ocultas o la cantidad de neuronas por capa.

Su ajuste adecuado puede influir significativamente en el rendimiento del modelo, ya que pueden facilitar un balance entre el subajuste y el sobreajuste.

El proceso de selección de estos parámetros a menudo implica métodos sistemáticos como la búsqueda en cuadrícula (grid search), búsqueda aleatoria o algoritmos más avanzados como la optimización bayesiana.

Este ajuste puede ser computacionalmente costoso, pero es esencial para obtener modelos más precisos y robustos.