Descripción: El decaimiento de la tasa de aprendizaje es una técnica utilizada en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, especialmente en redes neuronales. Su objetivo principal es ajustar la tasa de aprendizaje a lo largo del tiempo, comenzando con un valor relativamente alto y disminuyéndolo gradualmente. Esto permite que el modelo realice grandes saltos en la búsqueda de un mínimo en las primeras etapas del entrenamiento, cuando aún está lejos de la convergencia. A medida que el modelo se aproxima a una solución óptima, una tasa de aprendizaje más baja ayuda a estabilizar el proceso y evita que el modelo oscile o se desvíe de la convergencia. Esta técnica es crucial para mejorar la eficiencia y efectividad del entrenamiento, ya que un valor de tasa de aprendizaje constante puede llevar a un aprendizaje ineficiente o incluso a la divergencia del modelo. Existen diversas estrategias para implementar el decaimiento de la tasa de aprendizaje, como el decaimiento exponencial, el decaimiento por escalones y el ajuste basado en el rendimiento del modelo durante el entrenamiento. En resumen, el decaimiento de la tasa de aprendizaje es una herramienta esencial en el arsenal de técnicas de optimización para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, contribuyendo a una mejor convergencia y rendimiento del modelo.
