Jump Training Algorithms

Son métodos utilizados para mejorar el rendimiento de los modelos ajustando de manera eficiente los hiperparámetros durante el entrenamiento.

Estos algoritmos están diseñados para dar saltos estratégicos en el espacio de búsqueda de parámetros, en lugar de explorar de manera incremental, lo que permite cubrir mayores áreas de manera más rápida.

En el contexto del aprendizaje supervisado, ayudan a evitar estancarse en mínimos locales optimizando la función de costo de manera más efectiva.

Incorporan un enfoque sistemático que ajusta dinámicamente tasas de aprendizaje, pesos o arquitecturas para adaptarse mejor a los datos.

Son especialmente útiles en problemas complejos con múltiples variables donde los métodos de optimización convencionales pueden ser lentos o ineficaces.