Regularización
term_id: regularization
Category: basic_concepts
Definition
La regularización es un concepto crucial en el aprendizaje automático diseñado para reducir el error de generalización sin aumentar significativamente el error de entrenamiento. Funciona desalentando a los modelos de aprender patrones demasiado específicos o ruidosos.
Summary
Un conjunto de técnicas utilizadas durante el entrenamiento para prevenir el sobreajuste añadiendo penalizaciones a la función de pérdida o restringiendo la complejidad del modelo.
Key Concepts
- Sobreajuste
- Compromiso sesgo-varianza
- Penalización L1/L2
- Dropout (Caída aleatoria)
Use Cases
- Entrenamiento de redes neuronales profundas
- Modelos de regresión lineal
- Prevención de memorización en conjuntos de datos pequeños
Code Example
| |