Descripción: Los pasos de calentamiento son una técnica utilizada en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, donde la tasa de aprendizaje se incrementa gradualmente desde un valor bajo hasta un valor objetivo. Este enfoque tiene como objetivo estabilizar el proceso de entrenamiento y evitar problemas como la divergencia o el sobreajuste en las etapas iniciales. Durante los primeros pasos, el modelo se adapta lentamente a los datos, lo que permite que los parámetros se ajusten de manera más controlada. A medida que la tasa de aprendizaje aumenta, el modelo puede explorar más efectivamente el espacio de soluciones, lo que puede resultar en un mejor rendimiento general. Esta técnica es especialmente útil en redes neuronales profundas, donde los gradientes pueden ser inestables al inicio del entrenamiento. Al implementar un calentamiento de la tasa de aprendizaje, se busca mejorar la convergencia del modelo y, en última instancia, su capacidad de generalización. En resumen, los pasos de calentamiento son una estrategia clave en la optimización de hiperparámetros que ayuda a mejorar la eficacia del entrenamiento de modelos complejos.
