Descripción: Las técnicas de regularización en redes neuronales son métodos diseñados para prevenir el sobreajuste, un fenómeno donde el modelo aprende demasiado bien los datos de entrenamiento, incluyendo el ruido y las variaciones aleatorias, lo que resulta en un rendimiento deficiente en datos no vistos. Estas técnicas son cruciales para mejorar la generalización del modelo, permitiendo que se desempeñe mejor en situaciones del mundo real. Entre las técnicas más comunes se encuentran el Dropout, que consiste en desactivar aleatoriamente un porcentaje de neuronas durante el entrenamiento, lo que fuerza a la red a aprender representaciones más robustas. Otra técnica es la regularización L2, que penaliza los pesos grandes en la red, promoviendo soluciones más simples y evitando que el modelo se ajuste demasiado a los datos. También se utiliza la normalización por lotes (Batch Normalization), que ayuda a estabilizar y acelerar el entrenamiento al normalizar las activaciones de las capas. Estas técnicas no solo mejoran la precisión del modelo, sino que también permiten entrenar redes más profundas y complejas sin caer en el sobreajuste. En resumen, la regularización es un componente esencial en el diseño de redes neuronales, asegurando que los modelos sean tanto precisos como generalizables.
