Descripción: El ruido de gradiente se refiere a las fluctuaciones aleatorias que ocurren en las estimaciones del gradiente durante el proceso de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, especialmente en redes neuronales. Este fenómeno es inherente a la naturaleza estocástica de los algoritmos de optimización, como el descenso de gradiente estocástico (SGD), donde se utilizan subconjuntos aleatorios de datos para calcular el gradiente en cada iteración. Estas variaciones en el gradiente pueden ser vistas como un tipo de ‘ruido’ que, aunque puede parecer perjudicial, en realidad puede ser beneficioso. El ruido de gradiente ayuda a los modelos a escapar de mínimos locales, que son puntos donde la función de pérdida se encuentra en un valor bajo, pero no es el mínimo global. Al introducir esta aleatoriedad, se permite que el modelo explore diferentes regiones del espacio de parámetros, lo que puede llevar a soluciones más robustas y generalizables. Además, el ruido de gradiente puede actuar como una forma de regularización, previniendo el sobreajuste al evitar que el modelo se ajuste demasiado a los datos de entrenamiento. En resumen, el ruido de gradiente es un componente crucial en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, ya que facilita la exploración del espacio de soluciones y mejora la capacidad del modelo para generalizar a nuevos datos.
