Descenso de Gradiente
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Machine Learning
Deep Learning
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La retropropagación es un algoritmo para entrenar redes neuronales artificiales. Al ajustar los pesos para minimizar el error en las predicciones, la retropropagación asegura que las redes neuronales aprendan de manera eficiente. En esta entrada de glosario, explicaremos qué es la retropropagación, cómo funciona y describiremos los pasos involucrados en el entrenamiento de una red neuronal.
¿Qué es la retropropagación?
La retropropagación, abreviatura de “propagación hacia atrás de errores”, es un algoritmo de aprendizaje supervisado usado para entrenar redes neuronales artificiales. Es el método mediante el cual la red neuronal actualiza sus pesos en base a la tasa de error obtenida en la época (iteración) anterior. El objetivo es minimizar el error hasta que las predicciones de la red sean lo más precisas posible.
¿Cómo funciona la retropropagación?
La retropropagación funciona propagando el error hacia atrás a través de la red. Aquí tienes un desglose paso a paso del proceso:
1. Pasada hacia adelante
- Capa de entrada: Los datos de entrada se introducen en la red.
- Capas ocultas: Los datos se procesan a través de una o más capas ocultas, donde las neuronas aplican pesos y funciones de activación para generar salidas.
- Capa de salida: Se genera la salida final basada en la suma ponderada de las entradas de la última capa oculta.
2. Cálculo de la pérdida
- Cálculo del error: La salida de la red se compara con los valores objetivo reales para calcular el error (pérdida). Las funciones de pérdida comunes incluyen el error cuadrático medio (MSE) y la pérdida de entropía cruzada.
3. Pasada hacia atrás
- Cálculo del gradiente: Se calcula el gradiente de la función de pérdida con respecto a cada peso aplicando la regla de la cadena del cálculo. Este paso implica calcular las derivadas parciales de la pérdida respecto a cada peso.
- Actualización de los pesos: Los pesos se actualizan utilizando los gradientes calculados. La tasa de aprendizaje, un hiperparámetro, determina el tamaño del paso para actualizar los pesos. La regla de actualización suele expresarse como:
wnuevo = wviejo – η ∂L/∂w
donde η es la tasa de aprendizaje y ∂L/∂w es el gradiente de la pérdida (L) con respecto al peso (w).
4. Iteración
- Repetir: Los pasos 1 a 3 se repiten durante un número predefinido de épocas o hasta que la pérdida alcance un umbral aceptable.
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Entrenamiento de una red neuronal usando retropropagación
Entrenar una red neuronal implica varios pasos clave:
1. Preparación de los datos
- Conjunto de datos: Recopilar y preprocesar el conjunto de datos.
- Normalización: Normalizar los datos para asegurar que todas las características de entrada estén en la misma escala.
2. Inicialización del modelo
- Arquitectura: Definir la arquitectura de la red neuronal, incluyendo el número de capas y neuronas.
- Inicialización de pesos: Inicializar los pesos, a menudo con valores aleatorios pequeños.
3. Bucle de entrenamiento
- Pasada hacia adelante: Calcular la salida de la red.
- Cálculo de la pérdida: Calcular la pérdida entre las salidas predichas y las reales.
- Pasada hacia atrás: Calcular los gradientes de la pérdida respecto a cada peso.
- Actualización de los pesos: Actualizar los pesos usando los gradientes y la tasa de aprendizaje.
- Época: Repetir el proceso durante múltiples épocas para refinar los pesos.
4. Evaluación
- Validación: Probar el modelo entrenado en un conjunto de validación por separado para evaluar su rendimiento.
- Ajustes: Ajustar hiperparámetros como la tasa de aprendizaje, el tamaño del lote y el número de épocas según los resultados de la validación.
Principios de la retropropagación
- Regla de la cadena: El principio matemático central que permite el cálculo de gradientes en una red multicapa.
- Descenso de gradiente: Algoritmo de optimización utilizado para minimizar la función de pérdida.
- Tasa de aprendizaje: Hiperparámetro que controla cuánto cambiar el modelo en respuesta al error estimado cada vez que se actualizan los pesos del modelo.
Referencias:
