Tipos de gradiente

Existen varias variantes del gradiente descendente que han sido diseñadas para mejorar la eficiencia y la estabilidad del entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo. A continuación te explico algunas de las más utilizadas:

1. Gradiente Descendente Estocástico (SGD): En lugar de calcular el gradiente usando todo el conjunto de datos, el SGD lo hace usando un solo ejemplo de datos o un pequeño lote (mini-batch) en cada paso, lo que reduce el costo computacional y añade cierta aleatoriedad, ayudando a escapar de mínimos locales. Sin embargo, puede ser inestable y a veces necesita ajustes finos de la tasa de aprendizaje.
2. Momentum: Este método agrega un factor de “momento” a SGD para suavizar los cambios de dirección al evitar grandes oscilaciones. Al acumular una velocidad de actualización, el algoritmo puede moverse más rápidamente en direcciones que necesitan cambios constantes, mejorando la convergencia en áreas con pendientes menos empinadas.
3. RMSProp (Root Mean Square Propagation): RMSProp ajusta la tasa de aprendizaje para cada parámetro según el promedio de los gradientes recientes. Así, los gradientes grandes en un parámetro en particular se atenúan, mientras que los pequeños se amplifican. Esto ayuda a controlar la magnitud de las actualizaciones, estabilizando el entrenamiento y mejorando la eficiencia en problemas con ruido o en datos no estacionarios.
4. Adam (Adaptive Moment Estimation): Adam combina RMSProp y Momentum, calculando dos vectores: la media exponencialmente ponderada de los gradientes pasados y la media de los cuadrados de los gradientes. Estos valores se ajustan para compensar sesgos, y cada parámetro se actualiza usando tasas de aprendizaje individuales adaptadas según las derivadas previas. Es especialmente útil en problemas de alta dimensión y generalmente conduce a una convergencia rápida y estable.
5. AdaGrad (Adaptive Gradient Algorithm): Este algoritmo ajusta la tasa de aprendizaje basándose en la frecuencia y magnitud de los gradientes previos, acumulando los cuadrados de los gradientes y dividiendo por la raíz cuadrada de este acumulado. Aunque es eficaz en problemas de alta dimensionalidad, puede reducir excesivamente la tasa de aprendizaje, dificultando el entrenamiento a largo plazo.
6. AdaDelta: Una mejora sobre AdaGrad, evita la acumulación indefinida de gradientes al limitar el número de gradientes en consideración. De esta forma, evita el descenso en la tasa de aprendizaje sin necesitar un ajuste manual y mejora el rendimiento en problemas de optimización con variabilidad en los gradientes.
7. Nadam (Nesterov-accelerated Adaptive Moment Estimation): Es una variante de Adam que incorpora el método de Nesterov, haciendo ajustes preventivos en la dirección de los gradientes antes de calcular el valor del gradiente, lo que puede mejorar la convergencia en algunos casos.

Cada uno de estos métodos tiene ventajas y desventajas en función de la naturaleza del problema y del conjunto de datos, por lo que la elección del optimizador puede variar.