Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Optimización de Hiperparámetros Basada en Gradientes
Método de optimización que utiliza gradientes para ajustar hiperparámetros de manera continua, permitiendo una convergencia más rápida que los métodos de búsqueda tradicionales.
Hipergradiente
Gradiente de la función de pérdida con respecto a los hiperparámetros, calculado utilizando diferenciación automática a través del proceso de optimización de los parámetros del modelo.
Optimización Bivariada
Problema de optimización jerárquica donde los hiperparámetros (nivel superior) optimizan el rendimiento del modelo después de que los parámetros (nivel inferior) han convergido.
Diferenciación Implícita
Técnica que permite calcular gradientes sin retropropagación explícita, utilizando el teorema de funciones implícitas para los puntos de equilibrio de la optimización.
Análisis de Sensibilidad de Hiperparámetros
Estudio cuantitativo de la influencia de las variaciones de hiperparámetros en el rendimiento del modelo, utilizando información de gradiente para identificar los parámetros críticos.
Programación Diferenciable
Paradigma de programación donde los programas son completamente diferenciables, permitiendo la optimización por gradiente de todos los aspectos del cálculo incluyendo los hiperparámetros.
Optimización Desenrollada
Técnica donde los pasos de optimización de parámetros se desenrollan explícitamente en el grafo computacional para permitir la retropropagación a través del proceso de optimización.
Diferenciación de Hiperparámetros
Proceso matemático que consiste en calcular las derivadas parciales de la función objetivo con respecto a los hiperparámetros, a menudo mediante la regla de la cadena inversa.
Descenso de Gradiente para Hiperparámetros
Aplicación del algoritmo de descenso de gradiente directamente al espacio de hiperparámetros, utilizando aproximaciones continuas para los parámetros discretos.
Optimización de Arquitectura Neuronal
Subdominio del NAS que utiliza métodos por gradiente para descubrir y optimizar continuamente las arquitecturas de redes neuronales.
Regularización de Hiperparámetros
Técnica que añade términos de penalización sobre los hiperparámetros en la función objetivo para estabilizar su optimización por gradiente y evitar el sobreajuste.
Búsqueda de Aumentación Diferenciable
Método que optimiza las políticas de aumento de datos por gradiente, tratando las opciones de aumento como parámetros continuos en el espacio de probabilidad.