Evita el sobreajuste en las redes neuronales un análisis en profundidad

Evita el sobreajuste en las redes neuronales un análisis en profundidad

Aprende cómo implementar técnicas de regularización para mejorar el rendimiento y evitar el sobreajuste de las redes neuronales

Cuando entrenas una red neuronal profunda, a menudo es problemático lograr el mismo rendimiento tanto en los conjuntos de entrenamiento como en los conjuntos de validación. Un error considerablemente mayor en el conjunto de validación es una clara señal de sobreajuste: la red se ha especializado demasiado en los datos de entrenamiento. En este artículo, proporciono una guía completa sobre cómo evitar este problema.

Sobreajuste de las redes neuronales

Cuando se trata de cualquier aplicación de aprendizaje automático, es importante tener una comprensión clara del sesgo y la varianza del modelo. En algoritmos de aprendizaje automático tradicionales, hablamos del compromiso entre sesgo y varianza, que consiste en la dificultad de minimizar tanto la varianza como el sesgo de un modelo.

Para reducir el sesgo de un modelo (es decir, su error debido a suposiciones erróneas), necesitamos un modelo más complejo. Por el contrario, reducir la varianza del modelo (la sensibilidad del modelo para capturar las variaciones de los datos de entrenamiento) implica un modelo más simple. Es evidente que el compromiso entre sesgo y varianza, en el aprendizaje automático tradicional, se deriva del conflicto de necesitar al mismo tiempo un modelo más complejo y uno más simple.

En la era del Aprendizaje Profundo, tenemos herramientas para reducir únicamente la varianza del modelo sin perjudicar el sesgo del modelo, o viceversa, reducir el sesgo sin aumentar la varianza.

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Antes de explorar las diferentes técnicas utilizadas para evitar el sobreajuste de una red neuronal, es importante aclarar qué significa alta varianza o alto sesgo.

Considera una tarea común de una red neuronal, como el reconocimiento de imágenes, y piensa en una red neuronal que reconozca la presencia de pandas en una imagen. Podemos afirmar con confianza que un ser humano puede llevar a cabo esta tarea con un error cercano al 0%. Como resultado, este es un punto de referencia razonable para la precisión de la red de reconocimiento de imágenes. Después de entrenar la red neuronal en el conjunto de entrenamiento y evaluar su rendimiento tanto en los conjuntos de entrenamiento como en los conjuntos de validación, es posible obtener estos resultados diferentes:

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