19. Optimizadores y estrategias de regularización

Optimizadores y estrategias de regularización en Machine Learning y Deep Learning con Python

Al crear modelos de aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL), no basta con definir la arquitectura de la red neuronal o elegir las características correctas. Es crucial optimizar los parámetros del modelo de manera efectiva y garantizar que el modelo se generalice bien a datos invisibles. Para ello utilizamos optimizadores y estrategias de regularización, que son componentes fundamentales en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.

Optimizadores

Los optimizadores son algoritmos o métodos que se utilizan para cambiar los atributos del modelo de aprendizaje automático, como los pesos de las redes neuronales, para reducir las pérdidas. En otras palabras, ayudan a minimizar la función de costos, que es una medida de qué tan bien se está desempeñando el modelo.

El optimizador más simple y conocido es Gradient Descent. Este método utiliza el gradiente de la función de costos con respecto a los parámetros del modelo para actualizar los parámetros en la dirección que reduce la función de costos.

En la práctica, Gradient Descent puede ser muy lento, especialmente para grandes conjuntos de datos y modelos complejos. Por lo tanto, se suelen utilizar variantes de Gradient Descent, como por ejemplo:

• SGD (descenso de gradiente estocástico): una versión de gradiente de descenso que utiliza solo un subconjunto de datos para calcular el gradiente en cada actualización. Esto hace que el proceso sea más rápido, aunque puede introducir variaciones en las actualizaciones de parámetros.
• Impulso: ayuda a acelerar el SGD en la dirección correcta y amortigua las oscilaciones añadiendo una fracción del vector de actualización del paso anterior al actual.
• Adagrad: Adapta la tasa de aprendizaje de cada parámetro, permitiendo que los parámetros con actualizaciones frecuentes tengan tasas de aprendizaje reducidas y viceversa.
• RMSprop: modifica Adagrad para mejorar su rendimiento en contextos no convexos ajustando la tasa de aprendizaje en función de una media móvil del cuadrado de los gradientes.
• Adam: combina ideas de Momentum y RMSprop y, a menudo, se recomienda como punto de partida predeterminado para muchas aplicaciones DL.

Elegir el optimizador adecuado y ajustar sus hiperparámetros, como la tasa de aprendizaje, es esencial para un buen rendimiento del modelo.

Estrategias de Regularización

La regularización es una técnica utilizada para evitar el sobreajuste, que ocurre cuando un modelo aprende patrones específicos a partir de datos de entrenamiento pero no logra generalizar a datos nuevos. Se pueden aplicar varias estrategias de regularización para evitar este problema:

• Regularización L1 (Lasso): Agrega un término de penalización proporcional a la suma de los valores absolutos de los coeficientes. Esto puede llevar a modelos más simples en los que el modelo ignora por completo algunas características.
• Regularización L2 (Ridge): Agrega un término de penalización proporcional a la suma de los cuadrados de los coeficientes. Esto penaliza los pesos grandes y tiende a dar como resultado modelos más suaves donde los pesos no llegan a ser demasiado grandes.
• Red elástica: combina penalizaciones L1 y L2, lo que permite al modelo mantener las propiedades de ambas.
• Abandono: durante el entrenamiento, algunas neuronas se "apagan" aleatoriamente, lo que ayuda a evitar que el modelo se vuelva demasiado dependiente de cualquier neurona específica y, por lo tanto, promueve la generalización.
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• Detención temprana: Consiste en detener el entrenamiento tan pronto como el rendimiento del modelo comienza a deteriorarse con los datos de validación. Esto evita que el modelo siga aprendiendo ruidos y patrones específicos a partir de los datos de entrenamiento.
• Normalización por lotes: Normaliza la salida de una capa anterior, redistribuyendo las activaciones de tal manera que la media de salida sea cercana a cero y la desviación estándar cercana a uno. Esto estabiliza el proceso de aprendizaje y reduce la cantidad de hiperparámetros sensibles.

Es común combinar varias de estas técnicas de regularización para obtener mejores resultados. La elección y el ajuste de las estrategias de regularización dependen del modelo específico, el conjunto de datos y el problema que se resuelve.

Implementación con Python

En Python, bibliotecas como TensorFlow y Keras hacen que la implementación de optimizadores y estrategias de regularización sea bastante sencilla. Por ejemplo, al construir un modelo con Keras, puedes agregar fácilmente regularización L1 o L2 a los pesos de una capa:

de los regularizadores de importación de keras

model.add(Denso(64, input_dim=64,
                kernel_regularizer=regularizadores.l2(0.01),
                actividad_regularizador=regularizadores.l1(0.01)))


De manera similar, elegir un optimizador es tan simple como pasar una instancia del optimizador al compilar el modelo:

de keras.optimizers importa Adam

model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',
              optimizador=Adán(lr=0.001),
              métricas = ['precisión'])


Con estas herramientas, puede experimentar con diferentes combinaciones de optimizadores y técnicas de regularización para encontrar la configuración óptima para su modelo y conjunto de datos.

Conclusión

Los optimizadores y las estrategias de regularización son componentes esenciales en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático y aprendizaje automático eficaces. Desempeñan un papel crucial en la optimización del rendimiento del modelo y la prevención del sobreajuste. Elegir el optimizador adecuado y aplicar técnicas de regularización adecuadas puede afectar significativamente la calidad de las predicciones del modelo.

Con Python y sus sólidas bibliotecas, los profesionales de ML y DL tienen una amplia gama de opciones disponibles para optimizar y regularizar sus modelos, lo que les permite centrarse más en el modelado y menos en la implementación de algoritmos complejos.