Descripción: La inicialización cero es una técnica utilizada en el ámbito del aprendizaje automático, especialmente en redes neuronales, donde los pesos de las conexiones entre las neuronas se establecen en cero al inicio del proceso de entrenamiento. Esta estrategia busca simplificar el proceso de optimización al proporcionar un punto de partida uniforme para todos los parámetros del modelo. Sin embargo, es importante destacar que la inicialización en cero puede llevar a problemas significativos, como la simetría en el aprendizaje, donde todas las neuronas aprenden de la misma manera y, por lo tanto, no pueden capturar patrones complejos en los datos. Por esta razón, aunque la inicialización cero puede parecer atractiva por su simplicidad, en la práctica se prefiere utilizar métodos de inicialización más sofisticados, como la inicialización aleatoria o la inicialización de He y Xavier, que permiten una mejor convergencia y rendimiento del modelo. En resumen, la inicialización cero es un concepto fundamental en la optimización de hiperparámetros, que ilustra la importancia de elegir adecuadamente los valores iniciales para los pesos en el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo.
