Hiperparámetros
Los hiperparámetros son valores que se establecen antes del entrenamiento de un modelo de inteligencia artificial y que determinan cómo aprende dicho modelo. A diferencia de los parámetros internos (pesos y sesgos), que se ajustan automáticamente durante el aprendizaje, los hiperparámetros se fijan manualmente o se optimizan con algoritmos de búsqueda.
Ejemplos de hiperparámetros
- Tasa de aprendizaje: controla la magnitud de los ajustes en cada iteración.
- Tamaño de lote (batch size): número de muestras procesadas en cada paso.
- Número de capas y neuronas en una red.
- Factores de regularización como L1, L2 o dropout.
Contexto
La elección de hiperparámetros adecuados es determinante para lograr un buen rendimiento. Configuraciones incorrectas pueden producir subajuste o sobreajuste. Para optimizar, se emplean técnicas como la búsqueda en cuadrícula (grid search), la búsqueda aleatoria o la optimización bayesiana.
Ventajas y limitaciones
- ✅ Permiten ajustar la complejidad y la capacidad de generalización del modelo.
- ❌ Su búsqueda puede requerir muchos recursos computacionales.
- ❌ No existe un conjunto único de valores óptimos: dependen de los datos y la tarea.
Los hiperparámetros son como los “controles de ajuste fino” de un modelo de IA. Aunque no se aprenden directamente de los datos, determinan cómo se entrenará la red y qué tan bien podrá generalizar. Entre ellos, el tamaño del batch y la tasa de aprendizaje suelen ser los más influyentes, pues afectan de forma directa la estabilidad y velocidad del entrenamiento.
En la práctica, el ajuste de hiperparámetros implica explorar un espacio enorme de combinaciones posibles. Por eso, además de la búsqueda en cuadrícula o aleatoria, cada vez se emplean más técnicas avanzadas como la optimización bayesiana o incluso algoritmos evolutivos que imitan procesos de selección natural.
Un aspecto clave es que el tuning no debe limitarse a la métrica de validación: también importa la eficiencia energética, el coste computacional y la reproducibilidad. En entornos industriales, encontrar un equilibrio entre rendimiento y coste es tan importante como lograr la mayor precisión.
📚 Referencias
- Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. (2016). Deep Learning.
