Descripción: La activación de hinge es un tipo de función de activación utilizada en redes neuronales, particularmente en máquinas de soporte vectorial. Esta función se caracteriza por su capacidad para manejar problemas de clasificación binaria, proporcionando un enfoque que permite a los modelos aprender a partir de márgenes. La función de activación hinge se define como el máximo entre cero y uno menos el producto escalar de las entradas y los pesos, lo que significa que penaliza las predicciones incorrectas de manera lineal. Esto la hace especialmente útil en situaciones donde se busca maximizar el margen entre las clases, lo que es fundamental en el aprendizaje supervisado. A diferencia de otras funciones de activación, como la sigmoide o la ReLU, la función hinge no es diferenciable en todos los puntos, lo que puede complicar el proceso de optimización. Sin embargo, su simplicidad y efectividad en la clasificación la han convertido en una opción popular en el campo del aprendizaje automático. En resumen, la activación de hinge es una herramienta clave en el arsenal de técnicas de aprendizaje automático, especialmente en contextos donde la separación clara entre clases es esencial.
