Inicialización de Parámetros

Proceso fundamental en modelos de machine learning que consiste en asignar valores iniciales a los parámetros de un modelo antes de comenzar el entrenamiento.

Establecer valores adecuados puede influir significativamente en la velocidad de convergencia y en la calidad del rendimiento del modelo final.

Una inicialización inapropiada puede llevar a problemas como gradientes desbalanceados, estancamiento en mínimos locales o inestabilidad durante el aprendizaje.

En redes neuronales, las técnicas de inicialización frecuentes incluyen métodos como Xavier, He o inicialización aleatoria, dependiendo de la arquitectura y las funciones de activación empleadas.

El objetivo principal es comenzar con valores que permitan al algoritmo de optimización explorar el espacio de parámetros de manera eficiente y efectiva.