Descripción: El decaimiento de peso, conocido también como regularización L2 o Ridge regularization, es una técnica de regularización utilizada en el aprendizaje automático que penaliza los pesos grandes en un modelo. Su objetivo principal es prevenir el sobreajuste, un fenómeno donde un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento, perdiendo su capacidad de generalización a nuevos datos. Esta técnica se implementa añadiendo un término de penalización a la función de pérdida del modelo, que se basa en la magnitud de los pesos. Al hacerlo, se fomenta que el modelo mantenga pesos más pequeños y, por ende, más simples. Esto no solo ayuda a mejorar la generalización, sino que también puede hacer que el modelo sea más interpretable. El decaimiento de peso se puede aplicar en diversos algoritmos de aprendizaje, incluyendo regresión lineal, redes neuronales y máquinas de soporte vectorial. Es especialmente relevante en contextos donde los datos son escasos o ruidosos, ya que ayuda a estabilizar el aprendizaje y a evitar que el modelo se ajuste a patrones espurios en los datos. En resumen, el decaimiento de peso es una herramienta esencial en el arsenal de técnicas de regularización, contribuyendo a la creación de modelos más robustos y efectivos en el aprendizaje automático.
