Uno de los factores más importantes que influye en la calidad de un modelo en Machine Learning o en el Deep Learning es la tasa de aprendizaje adaptativa. Aunque puede sonar un poco complejo, es un concepto de suma importancia para optimizar la capacidad de un modelo para aprender de forma rápida y precisa. Aquí te contaré qué es la tasa de aprendizaje adaptativa, cómo funciona y cómo la puedes aplicar.

¿Qué encontrarás en este post?

¿Qué es la tasa de aprendizaje adaptativa?

La tasa de aprendizaje adaptativa es una técnica que ajusta de forma automática la velocidad a la que un modelo de machine learning aprende durante el entrenamiento. En esencia, se encarga de controlar si el modelo está aprendiendo muy rápido o muy lento. Esto es súper importante porque usar una tasa de aprendizaje fija puede ser un dolor de cabeza.

Cuando es muy alta, el modelo se vuelve inestable y no logra buenos resultados.
Si es muy baja, el proceso tardará mucho o puede quedarse atascado sin mejora alguna.

La gran ventaja de la tasa de aprendizaje adaptativa es que no tienes que preocuparte por definir un valor exacto desde el inicio. El modelo se ajusta solo, dependiendo de cómo va el entrenamiento, logrando un aprendizaje óptimo y preciso.

¿Cómo funciona la tasa de aprendizaje adaptativa?

Para que la tasa de aprendizaje adaptativa funcione, debe usar algoritmos que van ajustando la velocidad a la que el modelo aprende mientras se entrena. Estos algoritmos están pendientes de varios factores importantes, como cuánto están cambiando los pesos del modelo (eso se llama “magnitud del gradiente“), si está mejorando en su tarea (la función de pérdida) o si está funcionando bien en los datos de prueba. De acuerdo con esta información, el modelo decide si debe aprender más rápido o tomarse su tiempo para mejorar.

Algoritmos más comunes

Dentro de los algoritmos más populares, están:

Descenso de gradiente con momento: Este método agrega una fracción de la actualización previa de los pesos al cálculo actual, lo que crea un “empuje” que ayuda al modelo a evitar quedarse atascado en mínimos locales.
AdaGrad: Este algoritmo ajusta la tasa de aprendizaje individualmente para cada parámetro, basándose en la suma acumulativa de los gradientes. Los parámetros con gradientes más grandes reciben tasas de aprendizaje más pequeñas, y viceversa. Sin embargo, puede hacer que el modelo se estanque si las tasas se vuelven demasiado pequeñas.
RMSProp: Similar a AdaGrad, pero en lugar de sumar los gradientes, usa una media móvil exponencial para evitar que las tasas de aprendizaje se reduzcan demasiado.
Adam: Este es uno de los algoritmos más utilizados hoy en día. Combina las ventajas del momento y la tasa de aprendizaje adaptativa para ajustar los pesos de manera más efectiva y rápida.

Programadores de tasas de aprendizaje

Ahora bien, hay otra manera de implementar una tasa de aprendizaje adaptativa y es mediante el uso de programadores. Resulta que, los programadores ajustan la tasa de aprendizaje teniendo en cuenta ciertas reglas predefinidas o en función del rendimiento del modelo. Algunos ejemplos son:

Decaimiento por pasos: Reduce la tasa de aprendizaje después de un número determinado de épocas.
Reducción en meseta: Disminuye la tasa de aprendizaje cuando el modelo deja de mejorar.
Recocido de coseno: Reduce la tasa de aprendizaje siguiendo una curva cosenoidal.

Ejemplo práctico de tasa de aprendizaje adaptativa

Imagina que estás entrenando un modelo de clasificación de imágenes con una red neuronal profunda. Optas por usar Adam para optimizar su rendimiento:

El modelo comienza con una tasa de aprendizaje bastante alta para avanzar rápidamente al principio.
A medida que avanza, ajusta la tasa de aprendizaje para no hacer cambios demasiado drásticos en los pesos cuando está cerca de una posible solución.
Esto le permite al modelo converger de una mejor forma y reducir el error sin necesidad de que tú intervengas constantemente ajustando la tasa de aprendizaje.

Te das cuenta de que, con Adam, el modelo aprovecha la adaptabilidad y la eficiencia en grandes volúmenes de datos y problemas complejos.

from keras.optimizers import Adam

model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001), 
              loss='categorical_crossentropy', 
              metrics=['accuracy'])

history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_val, y_val))

Lo que hicimos fue usar Adam con una tasa de aprendizaje inicial de 0.001. A lo largo del entrenamiento, sucederá que el algoritmo ajustará automáticamente esta tasa según sea necesario y tú no tendrás que intervenir.

La tasa de aprendizaje adaptativa te servirá para entrenar modelos de machine learning y deep learning de forma eficaz y precisa. Como la velocidad de aprendizaje se ajusta automáticamente, no te enfrentas a los típicos problemas de usar una tasa fija y mejoras la capacidad del modelo para llegar a una solución ideal.

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