Descripción: La tasa de aprendizaje incremental es un enfoque en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático que permite ajustar la tasa de aprendizaje de manera dinámica a lo largo del proceso de entrenamiento. En lugar de utilizar un valor fijo para la tasa de aprendizaje, este método adapta el valor en función de la etapa del entrenamiento o del rendimiento del modelo. Esto es especialmente útil en situaciones donde un valor constante puede llevar a una convergencia ineficiente o incluso a la divergencia del modelo. Al comenzar con una tasa de aprendizaje más alta, el modelo puede explorar rápidamente el espacio de soluciones, y luego, a medida que se acerca a una solución óptima, la tasa se reduce para permitir un ajuste más fino. Esta técnica no solo mejora la eficiencia del entrenamiento, sino que también puede ayudar a evitar problemas como el sobreajuste. La implementación de una tasa de aprendizaje incremental puede ser realizada a través de diversas estrategias, como la reducción programada de la tasa de aprendizaje o el uso de algoritmos adaptativos que ajustan la tasa en función de la retroalimentación del modelo. En resumen, la tasa de aprendizaje incremental es una herramienta poderosa en la optimización de hiperparámetros que permite un entrenamiento más efectivo y eficiente de modelos de aprendizaje automático.
