Optimizador RMSprop

Algoritmo de optimización ampliamente utilizado en el entrenamiento de redes neuronales profundas.

Fue propuesto por Geoffrey Hinton como una solución eficiente para manejar los problemas relacionados con la elección de tasas de aprendizaje en modelos complejos.

Divide la tasa de aprendizaje entre el promedio móvil de las magnitudes de los gradientes cuadrados, estabilizando el proceso de ajuste al dar pasos más pequeños en dimensiones con gradientes grandes y pasos más grandes en dimensiones con gradientes pequeños.

Es especialmente útil en problemas con datos no estacionarios o cuando la escala de las características varía considerablemente.

Su implementación requiere la configuración de parámetros como la tasa de aprendizaje y el factor de decaimiento, los cuales influyen en su rendimiento y estabilidad.