Tasa de aprendizaje

Parámetro clave en el proceso de entrenamiento de modelos de machine learning que determina la magnitud de los ajustes realizados a los pesos internos del modelo en cada iteración.

Influye directamente en la velocidad y calidad del aprendizaje, estableciendo un equilibrio entre la convergencia rápida y la precisión en la búsqueda de la solución óptima.

Un valor demasiado alto puede provocar que el modelo no converja o que oscile alrededor de la solución óptima, mientras que un valor muy bajo puede ralentizar el proceso de aprendizaje y conducir a un sobreajuste.

Comúnmente representada por el símbolo "η" (eta), puede mantenerse constante o ajustarse dinámicamente a lo largo del entrenamiento mediante técnicas como la reducción programada o el ajuste adaptativo.