Descripción: La tasa de aprendizaje fija es un parámetro crucial en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, que determina la magnitud de los ajustes realizados en los pesos del modelo en cada iteración del proceso de optimización. A diferencia de las tasas de aprendizaje variables, que pueden cambiar a lo largo del tiempo, una tasa de aprendizaje fija se mantiene constante durante todo el entrenamiento. Esto significa que el modelo realiza actualizaciones uniformes en función de la información que recibe de los datos de entrenamiento. Una tasa de aprendizaje demasiado alta puede llevar a que el modelo no converja, saltando sobre el mínimo óptimo, mientras que una tasa demasiado baja puede resultar en un proceso de entrenamiento extremadamente lento y, en algunos casos, en la incapacidad de alcanzar el mínimo global. La elección de una tasa de aprendizaje adecuada es fundamental para el rendimiento del modelo, ya que influye directamente en la velocidad y efectividad del aprendizaje. En la práctica, se suele experimentar con diferentes valores de tasa de aprendizaje para encontrar el que mejor se adapte a un problema específico, y su correcta configuración puede marcar la diferencia entre un modelo exitoso y uno que no logra generalizar bien a nuevos datos.
