Descripción: Las ‘Conexiones Aleatorias’ son una técnica innovadora en el ámbito del aprendizaje profundo, que se presenta como una variación del método de regularización conocido como dropout. En lugar de eliminar unidades enteras de una red neuronal durante el entrenamiento, las conexiones aleatorias se centran en eliminar aleatoriamente los pesos que conectan las neuronas. Esta estrategia tiene como objetivo reducir el sobreajuste, permitiendo que el modelo generalice mejor a datos no vistos. Al eliminar pesos en lugar de unidades, se preserva la estructura de la red, lo que puede resultar en un aprendizaje más robusto y eficiente. Esta técnica se basa en la idea de que, al introducir aleatoriedad en las conexiones, se fomenta una mayor diversidad en las representaciones aprendidas por la red, lo que puede mejorar su capacidad para adaptarse a diferentes tareas. Las conexiones aleatorias son especialmente útiles en redes neuronales profundas, donde la complejidad del modelo puede llevar a un sobreajuste significativo. En resumen, esta técnica no solo optimiza el rendimiento del modelo, sino que también contribuye a la estabilidad y la eficiencia del proceso de entrenamiento.
