Técnicas de regularización

En el contexto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refieren a estrategias diseñadas para prevenir el sobreajuste de los modelos, mejorando su capacidad de generalización en datos no vistos anteriormente.

El sobreajuste ocurre cuando un modelo aprende demasiado bien los detalles y peculiaridades de los datos de entrenamiento, comprometiendo su desempeño en datos nuevos.

Para abordar este problema, se utilizan técnicas específicas que introducen restricciones o penalizaciones durante el entrenamiento, ajustando los parámetros del modelo.

Algunos enfoques comunes incluyen la regularización L1 y L2, que agregan términos de penalización al cálculo de la función de pérdida para limitar la complejidad de los parámetros.

Otro método ampliamente utilizado es el dropout, que desactiva aleatoriamente neuronas en las capas del modelo durante el entrenamiento para reducir la co-dependencia entre ellas.

La normalización temprana detiene el proceso de aprendizaje en un punto óptimo antes de que el modelo comience a sobreajustarse.

Estas estrategias ayudan no solo a mejorar la estabilidad y robustez del modelo, sino también a garantizar que su rendimiento sea más consistente en datos nuevos y desconocidos.