Descripción: Los hiperparámetros de red neuronal son los parámetros que se establecen antes de que comience el proceso de entrenamiento. Estos parámetros son cruciales para el rendimiento del modelo, ya que determinan la estructura y el comportamiento de la red. A diferencia de los parámetros del modelo, que se ajustan durante el entrenamiento a través de algoritmos de optimización, los hiperparámetros deben ser definidos manualmente y pueden incluir elementos como la tasa de aprendizaje, el número de capas ocultas, el número de neuronas en cada capa, el tipo de función de activación y el tamaño del lote. La elección adecuada de estos hiperparámetros puede influir significativamente en la capacidad de la red para generalizar a datos no vistos, así como en la velocidad y la eficacia del proceso de entrenamiento. Por lo tanto, la optimización de hiperparámetros es una parte esencial del desarrollo de modelos de aprendizaje profundo, y a menudo se realiza mediante técnicas como la búsqueda en cuadrícula o la búsqueda aleatoria. En el contexto de bibliotecas de aprendizaje automático, los hiperparámetros se pueden ajustar fácilmente utilizando herramientas integradas que permiten a los desarrolladores experimentar con diferentes configuraciones y evaluar su impacto en el rendimiento del modelo.
