Descubra 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 dropout se ha convertido en un método de regularización ampliamente adoptado en el aprendizaje profundo (deep learning, DL), 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 solo 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 específica. La fracción de neuronas que se descartan viene determinada por la tasa de descartes, un hiperparámetro que suele fijarse entre 0,2 y 0,5.
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 haya 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, comúnmente implementada en marcos como PyTorch y TensorFlow).
La principal ventaja del uso de las 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):
La deserción es una de las varias técnicas utilizadas para la regularización en el aprendizaje profundo. Otras incluyen:
En resumen, la capa de abandono es una técnica de regularización sencilla pero potente, esencial para el entrenamiento de modelos robustos de aprendizaje profundo en diversas aplicaciones, desde la visión por ordenador a la PNL.