El Mejor Algoritmo de Optimización para tu Red Neuronal

El algoritmo de optimización ideal para tu red neuronal

Cómo elegirlo y minimizar el tiempo de entrenamiento de tu red neuronal.

Desarrollar cualquier modelo de aprendizaje automático implica un riguroso proceso experimental que sigue el ciclo de idea-experimento-evaluación.

El ciclo mencionado anteriormente se repite varias veces hasta que se alcanzan niveles de rendimiento satisfactorios. La fase de “experimento” implica tanto el código como los pasos de entrenamiento del modelo de aprendizaje automático. A medida que los modelos se vuelven más complejos y se entrenan con conjuntos de datos más grandes, el tiempo de entrenamiento inevitablemente se expande. Como consecuencia, entrenar una gran red neuronal profunda puede ser extremadamente lento.

Afortunadamente para los profesionales de la ciencia de datos, existen varias técnicas para acelerar el proceso de entrenamiento, que incluyen:

• Transfer Learning.
• Inicialización de pesos, como la inicialización de Glorot o He.
• Normalización de lotes para los datos de entrenamiento.
• Elegir una función de activación confiable.
• Usar un optimizador más rápido.

Aunque todas las técnicas que mencioné son importantes, en este artículo me enfocaré profundamente en el último punto. Describiré varios algoritmos para la optimización de parámetros en redes neuronales, destacando tanto sus ventajas como sus limitaciones.

• Inmersión profunda en el modelo LSTM-CRF
• ¿Cómo podemos comprimir eficientemente grandes modelos de lenguaje con pesos de un solo bit? Esta investigación de inteligencia artificial propone PB-LLM Explorando el potencial de LLMs parcialmente binarizados
• Falso Profeta Ingeniería de características para una regresión de series de tiempo casera (Parte 1 de 2)

En la última sección de este artículo, presentaré una visualización que muestra la comparación entre los algoritmos de optimización discutidos.

Para su implementación práctica, todo el código utilizado en este artículo se puede encontrar en este repositorio de GitHub:

articles/NN-optimizer at main · andreoniriccardo/articles

Contribuye al desarrollo de andreoniriccardo/articles creando una cuenta en GitHub.

github.com

Descenso de Gradiente en Lote

Tradicionalmente, el Descenso de Gradiente en Lote se considera la elección predeterminada para el método de optimización en redes neuronales.

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