Learning Rate
En los algoritmos de optimización, el learning rate (tasa de aprendizaje) es un parámetro crítico que regula cuánto cambian los pesos de la red en cada iteración. Es, en esencia, el control de velocidad del proceso de entrenamiento.
Importancia
Una tasa adecuada permite que el modelo encuentre un equilibrio entre rapidez y estabilidad. Con valores extremos, los problemas son inmediatos:
- Excesivamente alto: el modelo nunca converge, los errores fluctúan y la red se vuelve inestable.
- Demasiado bajo: el entrenamiento avanza con lentitud, consumiendo recursos sin mejorar resultados.
Buenas prácticas
- Usar un valor inicial moderado (ej. 0.001 con Adam).
- Implementar esquemas adaptativos que reduzcan la tasa automáticamente cuando el progreso se estanca.
- Monitorizar la pérdida en validación para detectar señales de sobreajuste o divergencia.
Caso aplicado
En un sistema de detección de objetos para tráfico urbano, ajustar correctamente el learning rate fue clave: con una tasa muy alta, el modelo ignoraba patrones de peatones y ciclistas; con una tasa optimizada, alcanzó una precisión superior al 90%.
La tasa de aprendizaje es como el ritmo cardíaco del entrenamiento: marca la velocidad con la que la red neuronal ajusta sus pesos. Si late demasiado rápido, el sistema pierde estabilidad; si late demasiado lento, apenas avanza.
Una técnica común en la práctica es el ciclo de tasas de aprendizaje (cyclical learning rates), donde la tasa sube y baja en intervalos controlados. Esto permite escapar de mínimos locales y, en algunos casos, mejora la precisión final.
Además, no hay que olvidar que diferentes modelos y dominios requieren escalas distintas. Por ejemplo, en modelos de lenguaje de gran tamaño, se suelen usar tasas extremadamente pequeñas (como 1e-5) para no destruir representaciones ya aprendidas durante el ajuste fino (fine-tuning). Este detalle muestra cómo la tasa de aprendizaje es un parámetro sensible al contexto y al tipo de datos.
📚 Referencias
- Bishop, C. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning.
