Descripción: La regularización de red es una técnica utilizada para prevenir el sobreajuste en modelos de aprendizaje automático. Este fenómeno ocurre cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento, capturando ruido y patrones irrelevantes, lo que resulta en un rendimiento deficiente en datos no vistos. La regularización introduce un término adicional en la función de pérdida del modelo, penalizando la complejidad del mismo. Esto se logra mediante métodos como L1 (Lasso) y L2 (Ridge), que limitan los coeficientes de las características, promoviendo soluciones más simples y generalizables. La regularización es esencial en el entrenamiento de modelos complejos, como redes neuronales profundas, donde la cantidad de parámetros puede ser muy alta. Al aplicar estas técnicas, se busca un equilibrio entre la precisión en los datos de entrenamiento y la capacidad de generalización del modelo, lo que es crucial para su rendimiento en aplicaciones del mundo real. En resumen, la regularización es una herramienta fundamental en el arsenal de técnicas de optimización de hiperparámetros, ayudando a construir modelos más robustos y eficientes en el aprendizaje automático.
