Descripción: Las tasas de aprendizaje variables son una técnica utilizada en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, donde la tasa de aprendizaje se ajusta dinámicamente a lo largo del proceso de entrenamiento. Esta técnica busca mejorar la convergencia del modelo, permitiendo que el algoritmo de optimización se adapte a diferentes fases del aprendizaje. Al inicio del entrenamiento, una tasa de aprendizaje más alta puede ser beneficiosa para explorar el espacio de soluciones de manera más efectiva, mientras que una tasa más baja en etapas posteriores puede ayudar a refinar el modelo y evitar oscilaciones en la convergencia. Existen diversas estrategias para implementar tasas de aprendizaje variables, como la reducción de la tasa de aprendizaje en función del número de épocas, el uso de técnicas como el ‘learning rate scheduling’ o las ‘cyclical learning rates’, que alternan entre tasas altas y bajas. Esta adaptabilidad no solo mejora la eficiencia del entrenamiento, sino que también puede llevar a mejores resultados en términos de precisión y generalización del modelo. Estas técnicas son ampliamente aplicables en diversos marcos y bibliotecas de aprendizaje automático, facilitando ajustes efectivos de la tasa de aprendizaje.
