¿Qué es Weight Decay?

Weight Decay es una técnica de regularización ampliamente utilizada en aprendizaje automático y aprendizaje profundo, destinada a prevenir el sobreajuste.

Funciona agregando un término de penalización a la función de pérdida que desalienta los valores de peso grandes, alentando efectivamente al modelo a aprender pesos más pequeños.

Esta técnica es particularmente beneficiosa para modelos complejos y conjuntos de datos de alta dimensión, ya que ayuda al modelo a generalizar mejor cuando encuentra datos no vistos.

Weight Decay a menudo se utiliza junto con otros métodos de regularización, como Dropout, para aumentar la robustez del modelo.

A medida que avanza la tecnología de aprendizaje profundo, Weight Decay puede evolucionar aún más a través de tasas de aprendizaje adaptativas y métodos de optimización más sofisticados.