Descripción: La inicialización de capa es un proceso fundamental en el diseño y entrenamiento de redes neuronales, que consiste en establecer los valores iniciales de los pesos de una capa específica. Este proceso es crucial porque los pesos iniciales influyen en la convergencia del modelo durante el entrenamiento. Si los pesos se inicializan de manera inapropiada, puede llevar a problemas como la saturación de las funciones de activación o la divergencia del algoritmo de optimización. Existen diversas estrategias para la inicialización de pesos, como la inicialización aleatoria, la inicialización de Xavier y la inicialización de He, cada una diseñada para abordar diferentes tipos de redes y funciones de activación. La elección de la técnica de inicialización adecuada puede mejorar significativamente la velocidad de convergencia y la calidad del modelo final. En diversas bibliotecas de programación, como TensorFlow y PyTorch, la inicialización de capa se puede realizar fácilmente utilizando diferentes inicializadores disponibles, lo que permite a los desarrolladores personalizar el comportamiento de sus redes neuronales de acuerdo con sus necesidades específicas. En resumen, la inicialización de capa es un aspecto crítico en el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo, ya que establece las bases para un entrenamiento efectivo y eficiente.
