Descripción: Las restricciones de hiperparámetros son límites impuestos sobre los valores que los hiperparámetros pueden tomar durante el proceso de optimización en modelos de aprendizaje automático. Estos hiperparámetros son configuraciones que no se aprenden directamente del modelo, sino que deben ser establecidos antes del entrenamiento. Las restricciones pueden ser de diferentes tipos, como límites superiores e inferiores, o incluso restricciones más complejas que definen relaciones entre múltiples hiperparámetros. Por ejemplo, en un modelo de red neuronal, se podría restringir la tasa de aprendizaje a un rango específico, o limitar el número de capas y neuronas en función de la complejidad del problema. Estas restricciones son cruciales porque ayudan a guiar el proceso de búsqueda hacia configuraciones que son más propensas a producir un modelo efectivo, evitando combinaciones que podrían resultar en un sobreajuste o un rendimiento deficiente. Además, al establecer límites, se puede reducir el espacio de búsqueda, lo que a su vez puede acelerar el proceso de optimización y hacer que sea más eficiente. En resumen, las restricciones de hiperparámetros son una herramienta esencial en la optimización de modelos de aprendizaje automático, ya que permiten un control más preciso sobre el proceso de entrenamiento y mejoran la calidad de los resultados obtenidos.
