Optimización
10/1/2024
Optimización de Hiperparámetros: Guía Completa
La optimización de hiperparámetros es crucial para obtener el mejor rendimiento de tus modelos de deep learning.
¿Qué son los Hiperparámetros?
Los hiperparámetros son parámetros que controlan el proceso de aprendizaje pero no son aprendidos por el modelo.
Incluyen el learning rate, batch size, número de capas, número de neuronas por capa, y muchos más.
Técnicas de Optimización
# Grid Search
El método más simple pero computacionalmente costoso. Prueba todas las combinaciones de hiperparámetros en una cuadrícula.
# Random Search
Más eficiente que Grid Search, selecciona combinaciones aleatorias de hiperparámetros.
# Bayesian Optimization
Utiliza información previa para guiar la búsqueda de hiperparámetros óptimos de manera más inteligente.