Descripción: La regularización de entropía es una técnica utilizada en el ámbito de las redes neuronales para mejorar la capacidad de generalización de un modelo. Consiste en añadir un término de entropía a la función de pérdida durante el proceso de entrenamiento. Este término actúa como un regulador que penaliza las predicciones excesivamente confiadas, promoviendo así una distribución de probabilidad más uniforme entre las clases. Al hacerlo, se busca evitar el sobreajuste, un fenómeno donde el modelo se adapta demasiado a los datos de entrenamiento, perdiendo su capacidad para generalizar a datos no vistos. La regularización de entropía se basa en el principio de que un modelo que produce distribuciones de probabilidad más equilibradas es menos propenso a hacer predicciones erróneas en situaciones desconocidas. Esta técnica se ha vuelto especialmente relevante en el contexto de modelos complejos y profundos, donde la cantidad de parámetros puede llevar a un ajuste excesivo. En resumen, la regularización de entropía no solo mejora la robustez del modelo, sino que también contribuye a una mejor interpretación de las salidas, ya que fomenta una mayor incertidumbre en las predicciones cuando los datos son ambiguos o difíciles de clasificar.
