Descripción: La inicialización He es un método diseñado para establecer los pesos de las redes neuronales de manera efectiva, especialmente en aquellas que utilizan funciones de activación ReLU (Rectified Linear Unit). Este enfoque se basa en la idea de que los pesos deben ser inicializados de tal forma que la varianza de las activaciones se mantenga constante a lo largo de las capas de la red. La inicialización He toma su nombre de Kaiming He, quien propuso este método en 2015. Al utilizar una distribución normal con una media de cero y una desviación estándar que depende del número de neuronas en la capa anterior, se busca evitar problemas como el desvanecimiento o la explosión de gradientes, que pueden dificultar el entrenamiento de modelos profundos. Este método ha demostrado ser particularmente eficaz en redes profundas, donde la propagación de la información a través de múltiples capas puede llevar a que las activaciones se vuelvan muy pequeñas o muy grandes, afectando negativamente el aprendizaje. La inicialización He no solo mejora la convergencia del entrenamiento, sino que también permite que las redes aprendan representaciones más robustas y efectivas, lo que es crucial en tareas complejas como la visión por computadora y el procesamiento de lenguaje natural.
Historia: La inicialización He fue introducida por Kaiming He y sus colegas en un artículo publicado en 2015 titulado ‘Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification’. Este trabajo se centró en mejorar el rendimiento de las redes neuronales profundas, especialmente aquellas que utilizan funciones de activación ReLU. La propuesta de He se basó en investigaciones previas sobre la inicialización de pesos, pero se adaptó específicamente para abordar los desafíos que presentan las funciones de activación no lineales como ReLU.
Usos: La inicialización He se utiliza principalmente en el entrenamiento de redes neuronales profundas que emplean funciones de activación ReLU y sus variantes, como Leaky ReLU y Parametric ReLU. Este método es especialmente útil en aplicaciones de visión por computadora, donde se requieren redes profundas para tareas como la clasificación de imágenes, detección de objetos y segmentación semántica. También se aplica en el procesamiento del lenguaje natural, donde las redes neuronales profundas son fundamentales para tareas como la traducción automática y el análisis de sentimientos.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de la inicialización He se puede observar en arquitecturas de redes neuronales convolucionales (CNN) utilizadas en competiciones de clasificación de imágenes, como el desafío ImageNet. En estos casos, la inicialización He ha permitido que modelos como ResNet y DenseNet logren un rendimiento superior al de sus predecesores, facilitando el entrenamiento de redes con cientos o miles de capas. Otro ejemplo se encuentra en el uso de redes neuronales recurrentes (RNN) para tareas de procesamiento de lenguaje natural, donde la inicialización He ayuda a estabilizar el aprendizaje en redes profundas.
