Descripción: Nadam es un algoritmo de optimización que combina las ventajas del optimizador Adam y el momentum de Nesterov. Este enfoque busca mejorar la convergencia en el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo, especialmente en redes neuronales. Adam, que significa Adaptive Moment Estimation, es conocido por su capacidad para ajustar la tasa de aprendizaje de manera adaptativa, lo que permite un entrenamiento más eficiente. Por otro lado, el momentum de Nesterov proporciona una forma de anticipar la dirección del gradiente, lo que puede resultar en una convergencia más rápida y estable. Nadam, al integrar estas dos técnicas, ofrece un método robusto que puede superar algunas de las limitaciones de Adam, especialmente en problemas donde la topología del espacio de parámetros es complicada. Este algoritmo es particularmente útil en el contexto de modelos de aprendizaje profundo, donde la estabilidad del entrenamiento es crucial para generar resultados de alta calidad. En resumen, Nadam se presenta como una opción poderosa para optimizar modelos complejos, combinando lo mejor de ambos mundos: la adaptabilidad de Adam y la previsión del momentum de Nesterov.
