Descripción: Las técnicas de regularización son métodos utilizados en el aprendizaje automático para prevenir el sobreajuste, que ocurre cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde su capacidad de generalización a nuevos datos. Estas técnicas añaden una penalización a la función de pérdida del modelo, lo que ayuda a mantener la complejidad del modelo bajo control. Existen diversas formas de regularización, como L1 (Lasso) y L2 (Ridge), que se aplican a los coeficientes del modelo, promoviendo soluciones más simples y evitando que algunos parámetros se vuelvan excesivamente grandes. En el contexto de modelos generativos, la regularización puede ayudar a mejorar la calidad de las muestras generadas al evitar que el modelo memorice los datos de entrenamiento. En la optimización de hiperparámetros, la regularización se convierte en un factor crucial para encontrar el equilibrio adecuado entre la complejidad del modelo y su rendimiento. En el aprendizaje no supervisado, las técnicas de regularización pueden ser útiles para mejorar la robustez de los modelos al extraer características significativas de los datos. Finalmente, en las redes generativas antagónicas (GANs), la regularización es esencial para estabilizar el entrenamiento y evitar problemas como el colapso del modo, donde el generador produce un número limitado de muestras diferentes. En resumen, las técnicas de regularización son fundamentales para construir modelos más robustos y generalizables en diversas aplicaciones de aprendizaje automático.
