Descripción: El Descenso de Gradiente por Minibatches es una técnica utilizada en el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo que combina las ventajas del descenso de gradiente estocástico y el descenso de gradiente por lotes completos. En lugar de utilizar todo el conjunto de datos para calcular el gradiente y actualizar los pesos del modelo, esta variante divide el conjunto de datos en pequeños lotes o ‘minibatches’. Cada minibatch se utiliza para calcular el gradiente y actualizar los pesos, lo que permite una convergencia más rápida y eficiente. Esta técnica no solo reduce el tiempo de computación, sino que también introduce un elemento de aleatoriedad que puede ayudar a evitar el sobreajuste y mejorar la generalización del modelo. Además, el uso de minibatches permite aprovechar mejor la memoria de las GPUs, facilitando el procesamiento paralelo y optimizando el uso de recursos. En resumen, el Descenso de Gradiente por Minibatches es una estrategia clave en el entrenamiento de redes neuronales profundas, permitiendo un balance entre la estabilidad del descenso de gradiente por lotes completos y la rapidez del descenso de gradiente estocástico.
