Descripción: La deserción es una técnica de regularización utilizada en el ámbito del aprendizaje profundo, especialmente en redes neuronales, para prevenir el sobreajuste durante el entrenamiento de modelos. Consiste en eliminar aleatoriamente un porcentaje de las unidades (neuronas) de la red en cada iteración del proceso de entrenamiento. Esta eliminación temporal de neuronas obliga a la red a aprender representaciones más robustas y generalizables, ya que no puede depender de ninguna unidad en particular. La deserción se implementa comúnmente en diversas arquitecturas de redes neuronales, donde la complejidad del modelo puede llevar a un ajuste excesivo a los datos de entrenamiento. Al introducir esta aleatoriedad, se fomenta la creación de múltiples caminos de activación dentro de la red, lo que mejora la capacidad del modelo para generalizar a datos no vistos. Esta técnica ha demostrado ser efectiva en diversas aplicaciones de deep learning, contribuyendo a la mejora del rendimiento en tareas como clasificación de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y reconocimiento de voz. La deserción se ha convertido en un componente esencial en la arquitectura de muchas redes modernas, ayudando a optimizar el equilibrio entre la capacidad de aprendizaje y la generalización del modelo.
Historia: La técnica de deserción fue introducida por Geoffrey Hinton y sus colegas en 2014 como una forma de regularización para redes neuronales profundas. Su propuesta se basó en la observación de que las redes neuronales tienden a sobreajustarse a los datos de entrenamiento, especialmente cuando tienen un gran número de parámetros. Desde su introducción, la deserción ha sido ampliamente adoptada y se ha convertido en un estándar en el entrenamiento de modelos de deep learning.
Usos: La deserción se utiliza principalmente en el entrenamiento de redes neuronales profundas para mejorar la generalización del modelo y reducir el riesgo de sobreajuste. Se aplica en diversas áreas, incluyendo la clasificación de imágenes, el procesamiento de lenguaje natural y el reconocimiento de voz. Además, se ha utilizado en competiciones de aprendizaje automático para mejorar el rendimiento de los modelos.
Ejemplos: Un ejemplo notable del uso de deserción es en la red neuronal convolucional AlexNet, que ganó el concurso ImageNet en 2012. AlexNet utilizó deserción para mejorar su capacidad de generalización. Otro ejemplo es el uso de deserción en modelos de procesamiento de lenguaje natural, donde se ha demostrado que mejora el rendimiento en tareas de traducción automática.
