Descripción: La tasa de aprendizaje por capa es una estrategia utilizada en el entrenamiento de redes neuronales que permite asignar diferentes tasas de aprendizaje a cada capa de la red. Esta técnica se basa en la idea de que las capas de una red neuronal pueden tener diferentes niveles de complejidad y, por lo tanto, pueden beneficiarse de ajustes en la tasa de aprendizaje que se adapten a sus características específicas. Por ejemplo, las capas más cercanas a la entrada, que suelen aprender características más generales, pueden requerir una tasa de aprendizaje más alta para adaptarse rápidamente a los patrones en los datos. En contraste, las capas más profundas, que capturan características más abstractas y complejas, pueden necesitar una tasa de aprendizaje más baja para evitar oscilaciones y asegurar una convergencia estable. Esta estrategia no solo mejora la eficiencia del proceso de entrenamiento, sino que también puede conducir a un mejor rendimiento general del modelo, ya que permite una optimización más fina de los parámetros de la red. La implementación de tasas de aprendizaje por capa puede ser particularmente útil en arquitecturas profundas, donde la interacción entre las capas puede ser compleja y donde un enfoque uniforme podría no ser el más efectivo.
