Parametros para redes neuroanles matlab
La elección de la función de coste debe estar alineada con la naturaleza del problema. Una tasa demasiado alta puede impedir la convergencia, mientras que una tasa muy baja ralentiza el entrenamiento. Divide el conjunto de datos en k particiones, entrenando el modelo en k-1 particiones y validando en la restante.
El optimizador Adam es un algoritmo popular que combina las ventajas del momento y la adaptabilidad de la tasa de aprendizaje. Esto fuerza a que algunos pesos sean cero, lo que produce un modelo más disperso.
La función de coste define cómo de "mala" es la predicción de la red. RMSprop ajusta la tasa de aprendizaje individualmente para cada parámetro. Métodos como Xavier y He tienen en cuenta el tamaño de las capas para una inicialización más efectiva.
La elección del optimizador impacta significativamente la velocidad y la estabilidad del entrenamiento. Técnicas como la búsqueda en cuadrícula (grid search) y la búsqueda aleatoria (random search) se utilizan para explorar el espacio de hiperparámetros. Lotes más pequeños introducen ruido, lo que puede mejorar la generalización.
Un error cuadrático medio (MSE) común mide la diferencia entre las predicciones y los valores reales. Encontrar el tamaño adecuado es crucial. El concepto de "dropout" consiste en desactivar aleatoriamente algunas neuronas durante el entrenamiento.
Esta técnica es especialmente útil en redes profundas. Un número excesivo de épocas puede llevar al sobreajuste de la red a los datos de entrenamiento. Los hiperparámetros son parámetros que no se aprenden durante el entrenamiento, sino que se definen antes.
La arquitectura, como el número de capas y neuronas, define la capacidad de la red. ReLU evita el problema del gradiente desvanecido en redes profundas. Esto previene que los pesos tomen valores demasiado grandes, evitando el sobreajuste.
Ajustar estos parámetros permite optimizar la capacidad de generalización de la red. Encontrar el balance correcto es esencial para un entrenamiento eficiente.