Normalización de Gradiente

Técnica utilizada en el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo para estabilizar y acelerar el proceso de optimización.

Consiste en modificar los gradientes calculados durante la retropropagación para mantenerlos dentro de un rango numérico manejable y evitar problemas de explosión o desaparición de gradientes.

Su implementación suele incluir algoritmos que recalibran o escalan los gradientes, asegurando que las actualizaciones de los pesos del modelo sean consistentes y controladas.

Es particularmente útil en redes neuronales profundas o con arquitecturas complejas, donde los gradientes pueden volverse inestables al propagarse hacia atrás a través de múltiples capas.

Entre los enfoques más comunes para su aplicación se encuentran la normalización por clip, que limita los gradientes a un valor máximo definido, y métodos que ajustan automáticamente la escala de los gradientes.

Contribuye a mejorar la convergencia y el rendimiento general del modelo de aprendizaje.