Descripción: La sensibilidad de hiperparámetros se refiere al grado en que el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático se ve afectado por cambios en los valores de sus hiperparámetros. Los hiperparámetros son configuraciones que se establecen antes del entrenamiento del modelo y no se ajustan durante el proceso de aprendizaje. Ejemplos de hiperparámetros incluyen la tasa de aprendizaje, el número de capas en una red neuronal y el tamaño del lote. La sensibilidad de estos parámetros es crucial, ya que un pequeño ajuste en su valor puede llevar a variaciones significativas en la precisión y la capacidad de generalización del modelo. Un modelo con alta sensibilidad a los hiperparámetros puede ser difícil de optimizar, ya que requiere un ajuste fino para alcanzar un rendimiento óptimo. Por otro lado, un modelo con baja sensibilidad puede ser más robusto y fácil de manejar, permitiendo que se logren buenos resultados con configuraciones menos precisas. Comprender la sensibilidad de hiperparámetros es esencial para los investigadores y practicantes en el campo del aprendizaje automático, ya que les ayuda a identificar qué parámetros son más críticos para el rendimiento del modelo y a diseñar estrategias de optimización más efectivas.
