Descripción: La compartición de pesos es una técnica utilizada en el ámbito del aprendizaje automático, especialmente en redes neuronales, donde múltiples partes de un modelo comparten los mismos parámetros o pesos. Esta estrategia se implementa para reducir la complejidad del modelo y, por ende, el número total de parámetros que deben ser entrenados. Al compartir pesos, se busca mejorar la eficiencia del entrenamiento y la generalización del modelo, ya que se evita el sobreajuste al limitar la capacidad del modelo. Esta técnica es particularmente relevante en arquitecturas de redes neuronales convolucionales y recurrentes, donde se pueden aplicar capas con pesos compartidos para extraer características comunes de los datos de entrada. Además, la compartición de pesos puede facilitar la transferencia de aprendizaje, permitiendo que un modelo previamente entrenado en una tarea se adapte a otra tarea relacionada con menos datos. En el contexto del aprendizaje federado, la compartición de pesos permite que múltiples dispositivos colaboren en el entrenamiento de un modelo sin necesidad de compartir datos sensibles, lo que mejora la privacidad y la seguridad. En resumen, la compartición de pesos es una estrategia clave en la optimización de modelos de aprendizaje automático, que busca equilibrar la complejidad del modelo y su capacidad de generalización.
