Descripción: El Descenso de Gradiente Estocástico Promediado (SGD Promediado) es una técnica de optimización utilizada en el campo del Deep Learning que busca mejorar la estabilidad y la convergencia del proceso de entrenamiento de modelos. A diferencia del descenso de gradiente estocástico tradicional, que actualiza los parámetros del modelo en función de un solo lote de datos en cada iteración, el SGD Promediado toma en cuenta múltiples iteraciones para calcular un promedio de los gradientes. Este enfoque ayuda a suavizar las actualizaciones, reduciendo la variabilidad y el ruido que pueden surgir de las fluctuaciones en los datos de entrenamiento. Como resultado, el SGD Promediado puede conducir a una convergencia más rápida y a un mejor rendimiento general del modelo. Esta técnica es especialmente útil en escenarios donde los datos son ruidosos o cuando se trabaja con conjuntos de datos grandes, ya que permite una mejor generalización y evita el sobreajuste. En resumen, el SGD Promediado es una variante del descenso de gradiente que optimiza el proceso de aprendizaje al promediar gradientes a lo largo de múltiples iteraciones, lo que resulta en actualizaciones más estables y efectivas de los parámetros del modelo.
