Unidad de regularización

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refiere a un término asociado con métodos destinados a prevenir el sobreajuste en los modelos de aprendizaje.

El sobreajuste ocurre cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento, perdiendo la capacidad de generalizar y desempeñarse adecuadamente con datos nuevos.

Los métodos de regularización intervienen reduciendo la complejidad del modelo o penalizando características específicas, promoviendo soluciones más simples y robustas.

En redes neuronales, las capas o unidades de regularización aplican técnicas como dropout, normalización y penalizaciones L1 o L2 para mejorar la capacidad de generalización del modelo.

Estas unidades son esenciales para optimizar el equilibrio entre entrenamiento y generalización, mejorando la precisión del modelo en escenarios del mundo real.