Hiperparámetros de Red Neuronal

En el ámbito de la inteligencia artificial o machine learning, se refieren a los parámetros de configuración ajustados antes de entrenar una red neuronal, los cuales no son determinados por el proceso de aprendizaje automático.

Controlan aspectos clave del entrenamiento, como la arquitectura del modelo, la tasa de aprendizaje, el número de capas ocultas o la cantidad de neuronas en cada capa, entre otros.

Son fundamentales para optimizar el rendimiento de una red neuronal, ya que su correcta elección impacta directamente en la velocidad de aprendizaje y precisión del modelo.

Se ajustan a través de técnicas de prueba y error, búsqueda en cuadrícula o algoritmos de optimización automatizada como búsqueda bayesiana.

Encontrar la combinación ideal de estos parámetros requiere tiempo y recursos significativos, pues influye en la capacidad del modelo para generalizar sobre datos nuevos.