Descripción: El recorte de gradiente es una técnica utilizada en el entrenamiento de redes neuronales para prevenir el problema de los gradientes explosivos, que puede ocurrir durante la retropropagación. Este fenómeno se presenta cuando los gradientes, que son las derivadas de la función de pérdida con respecto a los parámetros del modelo, se vuelven extremadamente grandes, lo que puede llevar a actualizaciones de pesos inestables y, en última instancia, a la divergencia del proceso de aprendizaje. El recorte de gradiente limita el valor de los gradientes a un umbral predefinido, asegurando que no excedan un valor específico. Esto se logra mediante la normalización de los gradientes: si la norma del vector de gradientes supera el umbral, se escala el vector para que su norma sea igual al umbral. Esta técnica es especialmente relevante en redes neuronales profundas y recurrentes, donde la propagación de errores a través de múltiples capas puede amplificar los gradientes. Al implementar el recorte de gradiente, se mejora la estabilidad del entrenamiento y se facilita la convergencia hacia un mínimo local de la función de pérdida, lo que resulta en un modelo más robusto y eficiente.
