Descripción: Las variantes del descenso de gradiente, como el descenso de gradiente estocástico (SGD) y el descenso de gradiente por mini-lotes, son algoritmos fundamentales en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, incluyendo redes neuronales. Estas variantes se utilizan para optimizar la función de pérdida, permitiendo que el modelo aprenda de manera más eficiente. El descenso de gradiente estocástico actualiza los parámetros del modelo utilizando un solo ejemplo de entrenamiento en cada iteración, lo que puede introducir ruido en el proceso de optimización, pero también permite una convergencia más rápida en algunos casos. Por otro lado, el descenso de gradiente por mini-lotes combina las ventajas de SGD y el descenso de gradiente por lotes, actualizando los parámetros utilizando un pequeño subconjunto de datos en cada iteración. Esto no solo mejora la estabilidad del proceso de entrenamiento, sino que también permite un uso más eficiente de la memoria y un mejor aprovechamiento de la paralelización en hardware moderno. Estas variantes son especialmente relevantes en el contexto de modelos que procesan datos secuenciales, donde el manejo de secuencias de datos y la propagación del error a través del tiempo son cruciales. La elección de la variante adecuada puede influir significativamente en la velocidad de convergencia y en la calidad del modelo final, lo que las convierte en herramientas esenciales para los investigadores y desarrolladores en el campo del aprendizaje profundo.
