Descripción: La regularización que induce esparcidad es una técnica utilizada en el ámbito del aprendizaje automático, incluyendo las redes neuronales, para promover la esparcidad en los pesos del modelo. Esto significa que, a través de ciertos métodos de regularización, se busca que muchos de los pesos sean cero o cercanos a cero. Esta esparcidad no solo ayuda a reducir el número de parámetros en el modelo, lo que puede llevar a una disminución en el tiempo de entrenamiento y en la memoria requerida, sino que también contribuye a mitigar el sobreajuste, un problema común en modelos complejos que se ajustan demasiado a los datos de entrenamiento. Al tener menos pesos significativos, el modelo tiende a generalizar mejor en datos no vistos, mejorando su rendimiento en tareas de predicción. Las técnicas más comunes para inducir esparcidad incluyen la regularización L1, que penaliza la suma de los valores absolutos de los pesos, y métodos como Dropout, que aleatoriamente desactiva neuronas durante el entrenamiento. Estas estrategias no solo optimizan el modelo, sino que también pueden ofrecer interpretabilidad, ya que los pesos no nulos pueden ser considerados como características relevantes para la tarea en cuestión. En resumen, la regularización que induce esparcidad es una herramienta crucial en el diseño de modelos de aprendizaje automático eficientes y efectivos.
