Descripción: La regularización temporal es una técnica utilizada en el ámbito de las redes neuronales, especialmente en las redes neuronales recurrentes (RNN), para prevenir el sobreajuste en modelos que manejan datos dependientes del tiempo. Este fenómeno ocurre cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento, capturando ruido en lugar de patrones subyacentes, lo que resulta en un rendimiento deficiente en datos no vistos. La regularización temporal busca mitigar este problema al introducir restricciones o penalizaciones en el proceso de entrenamiento. Esto puede lograrse mediante diversas estrategias, como la incorporación de términos de regularización en la función de pérdida, que penalizan la complejidad del modelo, o mediante técnicas como el dropout, que apagan aleatoriamente ciertas neuronas durante el entrenamiento. En el contexto de las RNN, donde los datos son secuenciales y pueden presentar correlaciones temporales, la regularización temporal se vuelve crucial para asegurar que el modelo generalice bien y no se sobreajuste a las secuencias de entrenamiento. Esta técnica no solo mejora la robustez del modelo, sino que también permite una mejor captura de las dinámicas temporales en los datos, lo que es esencial en aplicaciones como el procesamiento de señales, la predicción de series temporales y el análisis de secuencias.
