Descripción: El gradiente normalizado es una técnica utilizada en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático para asegurar que el gradiente no explote o se desvanezca durante el proceso de optimización. Esta técnica se basa en la idea de ajustar la magnitud del gradiente antes de aplicarlo a los parámetros del modelo, lo que permite un aprendizaje más estable y eficiente. En el contexto de redes neuronales profundas, donde los gradientes pueden variar drásticamente en magnitud, el gradiente normalizado ayuda a mantener un rango adecuado de valores, evitando problemas que pueden surgir de gradientes excesivamente grandes o pequeños. Esto se logra mediante la normalización del gradiente, que implica escalarlo de manera que su longitud sea constante, lo que facilita un avance más uniforme en el espacio de parámetros. La implementación de esta técnica puede mejorar la convergencia del modelo y reducir el tiempo de entrenamiento, lo que es crucial en aplicaciones donde se manejan grandes volúmenes de datos y complejidad computacional. En resumen, el gradiente normalizado es una herramienta valiosa en la optimización de modelos de aprendizaje profundo, contribuyendo a un entrenamiento más robusto y eficiente.
