Descripción: La inicialización uniforme es un método utilizado para establecer los pesos en una red neuronal de manera uniforme dentro de un rango específico. Este enfoque es crucial en el entrenamiento de redes neuronales, ya que una buena inicialización de los pesos puede influir significativamente en la convergencia y el rendimiento del modelo. Al inicializar los pesos de forma uniforme, se busca evitar problemas como el desvanecimiento o la explosión del gradiente, que pueden surgir si los pesos se inicializan de manera inapropiada. Este método asigna valores aleatorios a los pesos, normalmente en un rango que se determina en función del número de neuronas en la capa anterior y la capa actual. La uniformidad en la inicialización ayuda a asegurar que las neuronas comiencen a aprender de manera equilibrada, lo que es especialmente importante en arquitecturas de redes neuronales. En resumen, la inicialización uniforme es un paso fundamental en el diseño de redes neuronales, ya que establece las bases para un aprendizaje efectivo y eficiente.
