Qué es el momentum en Machine Learning
El momentum es una técnica utilizada en el entrenamiento de modelos de Machine Learning para optimizar algoritmos de aprendizaje, como el descenso de gradiente. Su objetivo principal es acelerar la convergencia y evitar que el modelo quede atrapado en mínimos locales durante el ajuste de los parámetros.
¿Cómo funciona el momentum en Machine Learning?
El momentum funciona añadiendo una fracción de la actualización anterior a la actualización actual. Esto permite que el algoritmo mantenga un "impulso" en la dirección correcta, especialmente en regiones de alta pendiente o con ruido en el gradiente. Matemáticamente, se calcula como:
Donde:
- \( v_t \): la velocidad acumulada en el paso \( t \).
- \( \beta \): el factor de momentum (usualmente entre 0.9 y 0.99).
- \( \nabla L(\theta_t) \): el gradiente de la función de pérdida respecto a los parámetros \( \theta_t \).
- \( \alpha \): la tasa de aprendizaje.
Esto suaviza las actualizaciones y da prioridad a las direcciones consistentes, acelerando el aprendizaje en valles profundos y minimizando oscilaciones en mesetas.
Ejemplos del uso de momentum en Machine Learning
1. Descenso de gradiente estocástico (SGD) con momentum:
- En redes neuronales profundas, el SGD con momentum ayuda a optimizar redes grandes y complejas al reducir la varianza de las actualizaciones.
2. Optimización en problemas de alta dimensionalidad:
- Cuando el espacio de parámetros tiene múltiples mínimos locales, el momentum mejora la capacidad de explorar regiones más amplias.
3. Reducción de oscilaciones:
- En funciones de pérdida con formas alargadas (como cañones), el momentum suaviza las trayectorias del gradiente para evitar zigzagueos.
Referencias útiles
Para más información, puedes consultar la documentación oficial de TensorFlow sobre optimización con momentum.
Jorge García
Fullstack developer