Descripción: La reparametrización es un proceso fundamental en la optimización de modelos, especialmente en el contexto de aprendizaje automático y redes neuronales. Se refiere al ajuste y modificación de los parámetros de un modelo con el objetivo de mejorar su rendimiento y capacidad de generalización. Este proceso puede implicar la transformación de los parámetros existentes o la introducción de nuevos parámetros que faciliten la convergencia del modelo durante el entrenamiento. La reparametrización permite que los modelos se adapten mejor a los datos, optimizando así su capacidad para realizar predicciones precisas. En el ámbito del aprendizaje automático, este enfoque es crucial, ya que las arquitecturas suelen tener un gran número de parámetros que deben ser ajustados de manera efectiva para evitar problemas como el sobreajuste o el subajuste. Además, la reparametrización puede ayudar a estabilizar el proceso de entrenamiento, permitiendo que el modelo aprenda de manera más eficiente y rápida. En resumen, la reparametrización es una técnica clave que contribuye a la mejora continua de los modelos de aprendizaje automático, asegurando que se aprovechen al máximo los datos disponibles.
