Descripción: La regularización de gradientes es una técnica fundamental en el entrenamiento de redes neuronales que busca prevenir el sobreajuste, un fenómeno donde el modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde capacidad de generalización en datos no vistos. Esta técnica se implementa añadiendo una penalización al gradiente durante el proceso de optimización, lo que ayuda a controlar la complejidad del modelo. Al regularizar los gradientes, se busca mantener los pesos de la red dentro de un rango razonable, evitando que se vuelvan excesivamente grandes o pequeños, lo que podría llevar a un comportamiento errático del modelo. Existen diferentes métodos de regularización, como L1 y L2, que se aplican de manera que se penalizan los valores absolutos de los pesos o su cuadrado, respectivamente. En el contexto de las redes neuronales, donde la dependencia temporal y la memoria pueden ser cruciales, la regularización de gradientes se vuelve aún más relevante, ya que estas redes son propensas a problemas como el desvanecimiento y explosión del gradiente. Por lo tanto, la regularización no solo ayuda a mejorar la precisión del modelo, sino que también contribuye a la estabilidad y robustez del entrenamiento, permitiendo que las redes neuronales aprendan patrones complejos en secuencias de datos sin caer en el sobreajuste.
