Descripción: El ajuste de la tasa de aprendizaje es un proceso fundamental en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, especialmente en el contexto del aprendizaje federado. Este concepto se refiere a la modificación dinámica de la tasa de aprendizaje durante el proceso de entrenamiento, en función de las métricas de rendimiento del modelo. La tasa de aprendizaje es un hiperparámetro que determina la magnitud de los cambios que se aplican a los pesos del modelo en respuesta a los errores calculados. Un ajuste adecuado de esta tasa puede mejorar significativamente la convergencia del modelo, evitando problemas como el sobreajuste o el estancamiento en mínimos locales. En el aprendizaje federado, donde múltiples dispositivos colaboran para entrenar un modelo sin compartir datos, el ajuste de la tasa de aprendizaje se vuelve aún más crítico. Esto se debe a que las actualizaciones de los modelos pueden variar considerablemente entre los diferentes dispositivos, lo que requiere un enfoque más adaptativo para garantizar que el modelo global se entrene de manera efectiva. Las técnicas de ajuste pueden incluir métodos como la reducción de la tasa de aprendizaje cuando el rendimiento se estabiliza o el uso de algoritmos más avanzados que ajustan la tasa en función de la variabilidad del rendimiento a lo largo del tiempo. En resumen, el ajuste de la tasa de aprendizaje es una estrategia clave para optimizar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático en entornos distribuidos.
