Descripción: La regularización ortogonal es una técnica utilizada en el ámbito de las redes neuronales para prevenir el sobreajuste, un problema común en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Esta técnica se basa en la imposición de ortogonalidad entre los parámetros del modelo, lo que significa que se busca que los vectores de los pesos sean perpendiculares entre sí. Esta propiedad ayuda a mantener la diversidad en las representaciones aprendidas por la red, lo que a su vez puede mejorar la capacidad de generalización del modelo a datos no vistos. La regularización ortogonal se implementa a menudo como una penalización en la función de pérdida durante el entrenamiento, incentivando a la red a aprender representaciones que no solo sean efectivas para la tarea específica, sino que también mantengan una estructura interna que evite la redundancia. Esta técnica se ha vuelto especialmente relevante en arquitecturas profundas, donde la complejidad del modelo puede llevar a un sobreajuste significativo. Al fomentar la ortogonalidad, se busca que cada neurona en la red capture información única y complementaria, lo que puede resultar en un rendimiento más robusto y eficiente en tareas de clasificación, regresión y otras aplicaciones de aprendizaje automático.
