Descripción: El enfriamiento de tasa de aprendizaje es una técnica fundamental en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, especialmente en redes neuronales. Su propósito principal es ajustar la tasa de aprendizaje a lo largo del tiempo, comenzando con un valor relativamente alto y disminuyéndolo gradualmente a medida que avanza el proceso de entrenamiento. Este enfoque permite que el modelo realice grandes saltos en el espacio de parámetros al inicio, lo que facilita la exploración de soluciones potencialmente óptimas. A medida que el modelo se acerca a una solución, una tasa de aprendizaje más baja ayuda a refinar los ajustes, evitando oscilaciones y promoviendo una convergencia más estable. Esta técnica es especialmente relevante en contextos donde los datos son complejos y el espacio de búsqueda es vasto, ya que ayuda a prevenir problemas como el sobreajuste y la divergencia. Existen diversas estrategias para implementar el enfriamiento de la tasa de aprendizaje, como el enfriamiento exponencial, el enfriamiento por pasos y el enfriamiento cíclico, cada uno con sus propias características y beneficios. En resumen, el enfriamiento de tasa de aprendizaje es una herramienta esencial para optimizar el rendimiento de los modelos de IA, mejorando su capacidad para aprender de manera efectiva y eficiente.
