¿Qué significa "Mínimos globales"?

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Los mínimos globales son los puntos más bajos en un entorno específico, generalmente en un paisaje matemático que representa un problema que estamos tratando de resolver. En términos simples, piénsalo como encontrar el valle más profundo en una zona montañosa. Cuando se trata de tareas como entrenar redes neuronales o transformadores, esos valles representan las mejores soluciones posibles, donde el error o la pérdida son los más bajos.

En el contexto de entrenar modelos de aprendizaje automático, llegar a un mínimo global significa que el modelo ha aprendido a desempeñarse lo mejor que puede en la tarea dada. Sin embargo, a veces los modelos pueden quedar atrapados en valles más pequeños, llamados mínimos locales, que no son las mejores soluciones. El reto es encontrar formas de guiar a los modelos para que puedan instalarse en esos valles profundos en lugar de quedarse atrapados en los superficiales.

El camino hacia un mínimo global puede depender de varios factores, como cómo se configura inicialmente el modelo y qué datos se utilizan para entrenarlo. Al entender esto, los investigadores buscan mejorar los métodos de entrenamiento, facilitando que los modelos logren su mejor rendimiento.