Descripción: La tasa variable es un término utilizado en el ámbito del aprendizaje automático para describir un modelo que puede ajustar su tasa de aprendizaje según los datos de entrada. Esta adaptabilidad es crucial, ya que permite que el modelo aprenda de manera más eficiente y efectiva, optimizando el proceso de entrenamiento. En lugar de utilizar una tasa de aprendizaje fija, que puede ser demasiado alta o demasiado baja en diferentes etapas del entrenamiento, la tasa variable ajusta su valor en función de la retroalimentación que recibe del rendimiento del modelo. Esto significa que, al inicio del entrenamiento, cuando el modelo está lejos de la solución óptima, puede beneficiarse de una tasa de aprendizaje más alta para explorar rápidamente el espacio de soluciones. A medida que se acerca a la convergencia, una tasa de aprendizaje más baja puede ayudar a refinar los parámetros y evitar oscilaciones o sobreajuste. Esta técnica es especialmente útil en redes neuronales profundas, donde la complejidad del modelo y la cantidad de datos pueden hacer que el entrenamiento sea un desafío. La implementación de tarifas variables puede llevarse a cabo mediante algoritmos de optimización adaptativa como Adam, RMSprop o AdaGrad, que son ampliamente utilizados en la comunidad de aprendizaje automático por su capacidad para mejorar la convergencia y la estabilidad del entrenamiento.
