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¿Qué significa "Retropropagación del gradiente"?

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La retropropagación de gradientes es un método usado en el aprendizaje automático para entrenar modelos. Ayuda al modelo a aprender de sus errores ajustando sus configuraciones internas según qué tan bien realiza las tareas.

Cuando un modelo hace una predicción, compara esa predicción con la respuesta correcta. Si hay una diferencia, el modelo calcula cuánto necesita cambiar sus configuraciones para acercarse a la respuesta correcta. Este proceso implica calcular gradientes, que son como guías que le dicen al modelo qué dirección tomar para ajustar.

El proceso comienza moviéndose hacia adelante a través del modelo para hacer una predicción. Después, el modelo regresa a través de sus capas, usando los gradientes para ver cómo cada capa contribuyó al error. Al ajustar las configuraciones basándose en estos gradientes, el modelo aprende y mejora con el tiempo.

Un desafío con este método es que puede usar mucha memoria, especialmente para modelos complejos. Sin embargo, se han desarrollado métodos más nuevos para hacer que este proceso sea más eficiente reduciendo el uso de memoria mientras aún permite que el modelo aprenda de manera efectiva.

En general, la retropropagación de gradientes es una técnica clave que ayuda a los modelos de aprendizaje automático a mejorar en sus tareas aprendiendo de sus experiencias anteriores.

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