Reinicialización de pesos

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se entiende como un proceso para reiniciar los valores de los pesos de una red neuronal a su estado inicial o a valores generados al azar según un método de inicialización específico.

Se utiliza principalmente para evitar problemas como la convergencia en mínimos locales poco optimizados o el estancamiento del entrenamiento debido a pesos mal configurados en una iteración previa.

Este procedimiento puede realizarse manualmente durante el diseño de un modelo o de forma programada dentro de ciclos de entrenamiento, particularmente cuando se detecta un rendimiento deficiente o un sobreajuste a los datos del conjunto de entrenamiento.

En términos prácticos, reiniciar los pesos equivale a resetear la red y comenzar de nuevo el proceso de aprendizaje con nuevas condiciones iniciales, lo cual puede ser útil para optimizar el resultado del modelo.

Sin embargo, esta técnica debe aplicarse con cuidado, ya que reiniciar los pesos implica descartar todo el conocimiento adquirido en el proceso de entrenamiento hasta ese momento, lo que podría conducir a una pérdida de tiempo o recursos si no se hace de manera estratégica.