Descripción: El ‘Descarte’ es una técnica de regularización utilizada en el ámbito del aprendizaje automático, especialmente en redes neuronales, para prevenir el sobreajuste. Esta técnica consiste en eliminar aleatoriamente un porcentaje de unidades (neuronas) durante el proceso de entrenamiento. Al hacerlo, se forza a la red a aprender representaciones más robustas y generales de los datos, en lugar de memorizar patrones específicos que podrían no generalizar bien a datos no vistos. El ‘Descarte’ se implementa de manera que, en cada iteración del entrenamiento, se seleccionan aleatoriamente las neuronas que se desactivarán, lo que introduce un nivel de ruido en el proceso de aprendizaje. Esto ayuda a mejorar la capacidad de la red para generalizar, ya que se ve obligada a depender de diferentes combinaciones de neuronas en cada paso. Además, el ‘Descarte’ puede ser ajustado mediante un hiperparámetro que determina la tasa de desactivación, permitiendo a los investigadores y desarrolladores encontrar un equilibrio óptimo entre la complejidad del modelo y su capacidad de generalización. Esta técnica ha demostrado ser efectiva en diversas arquitecturas de redes neuronales, incluyendo redes convolucionales y redes recurrentes, y se ha convertido en un estándar en la práctica del aprendizaje profundo.
Historia: El concepto de ‘Descarte’ fue introducido por Geoffrey Hinton y sus colegas en 2014 como parte de su trabajo en redes neuronales profundas. Desde entonces, ha sido ampliamente adoptado en la comunidad de aprendizaje automático debido a su efectividad en la mejora de la generalización de modelos complejos.
Usos: El ‘Descarte’ se utiliza principalmente en el entrenamiento de redes neuronales profundas para reducir el riesgo de sobreajuste. Es común en aplicaciones de visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural y cualquier tarea que implique modelos complejos con grandes cantidades de parámetros.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del uso de ‘Descarte’ se encuentra en la clasificación de imágenes, donde se aplica a redes convolucionales para mejorar la precisión en conjuntos de datos como CIFAR-10. Otro ejemplo es en modelos de lenguaje, donde se utiliza para mejorar la generalización en tareas de traducción automática.
