Descubre cómo las capas de abandono evitan el sobreajuste en las redes neuronales mejorando la generalización, la robustez y el rendimiento del modelo.
Una capa de abandono es una técnica fundamental utilizada en el entrenamiento de redes neuronales (NN ) para combatir el problema del sobreajuste. Introducido por Hinton et al. en su influyente artículo de 2014, el abandono se ha convertido en un método de regularización ampliamente adoptado en el aprendizaje profundo (AD), especialmente eficaz en redes grandes con muchos parámetros. Su objetivo principal es mejorar la capacidad de generalización del modelo, garantizando que funcione bien con datos no vistos, no sólo con los datos de entrenamiento.
Durante el proceso de entrenamiento del modelo, una capa de abandono "abandona" o desactiva aleatoriamente una fracción de las neuronas (unidades) de esa capa para cada muestra de entrenamiento. Esto significa que las salidas de estas neuronas seleccionadas se ponen a cero, y no contribuyen al paso hacia delante ni participan en el paso de retropropagación para esa muestra concreta. La fracción de neuronas que se eliminan viene determinada por la tasa de eliminación, un hiperparámetro que suele fijarse entre 0,2 y 0,5.
Fundamentalmente, el abandono sólo está activo durante el entrenamiento. Durante la inferencia o predicción sobre datos de prueba, todas las neuronas están activas. Para compensar el hecho de que hay más neuronas activas durante la inferencia que durante el entrenamiento, las salidas de la capa suelen reducirse en función de la tasa de abandono (una técnica denominada abandono invertido, que se suele aplicar en marcos como PyTorch y TensorFlow).
La principal ventaja de utilizar Capas de abandono es la mejora de la generalización del modelo y la reducción del sobreajuste. Esto se consigue mediante varios mecanismos:
El abandono se utiliza ampliamente en diversos ámbitos de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AM):
El abandono es una de las diversas técnicas utilizadas para la regularización en el aprendizaje profundo. Otras son:
En resumen, la capa de abandono es una técnica de regularización sencilla pero potente, esencial para entrenar modelos robustos de aprendizaje profundo en diversas aplicaciones, desde la visión por ordenador hasta la PNL.