Descripción: La inicialización de pesos es el proceso de establecer los valores iniciales de los pesos en un modelo de red neuronal antes de comenzar el entrenamiento. Este paso es crucial, ya que los valores iniciales pueden influir significativamente en la convergencia y el rendimiento del modelo. En el contexto de las Redes Neuronales Recurrentes (RNN), que son utilizadas para procesar secuencias de datos, la correcta inicialización de los pesos puede ayudar a mitigar problemas como el desvanecimiento o explosión del gradiente. 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 características de las funciones de activación y la arquitectura de la red. La elección de la técnica de inicialización adecuada puede facilitar un aprendizaje más rápido y efectivo, permitiendo que el modelo encuentre un mínimo global en la función de pérdida. En el marco de diversas bibliotecas de aprendizaje profundo, los desarrolladores pueden implementar fácilmente estas técnicas de inicialización a través de funciones integradas, lo que simplifica el proceso de configuración de modelos complejos. En resumen, la inicialización de pesos es un componente fundamental en el diseño de redes neuronales, afectando directamente la eficacia del aprendizaje supervisado y la optimización de hiperparámetros.
