Descripción: La inicialización de parámetros es el proceso de establecer los valores iniciales de los parámetros antes de entrenar un modelo de aprendizaje automático. Este paso es crucial, ya que los valores elegidos pueden influir significativamente en la convergencia y el rendimiento del modelo. Una inicialización adecuada puede ayudar a evitar problemas como el estancamiento en mínimos locales o la divergencia del algoritmo de optimización. Existen diversas estrategias para la inicialización de parámetros, que van desde asignar valores aleatorios dentro de un rango específico hasta utilizar técnicas más sofisticadas como la inicialización de He o la inicialización de Xavier, que están diseñadas para mantener la varianza de las activaciones a lo largo de las capas de una red neuronal. La elección de la técnica de inicialización puede depender del tipo de modelo y de la función de activación utilizada. Por ejemplo, en redes neuronales profundas, una mala inicialización puede llevar a que las capas superiores no aprendan adecuadamente, lo que resulta en un rendimiento subóptimo. Por lo tanto, la inicialización de parámetros no solo es un paso técnico, sino que también es un aspecto estratégico en el diseño de modelos de aprendizaje automático, que puede determinar el éxito o el fracaso del entrenamiento del modelo.
