Tasa de aprendizaje

Hiperparámetro que controla cuánto ajusta el modelo sus parámetros en cada paso de entrenamiento. Es uno de los valores más influyentes en si un modelo aprende bien o no.

Hiperparámetro que controla cuánto ajusta el modelo sus parámetros en cada paso de entrenamiento. Es uno de los valores más influyentes en si un modelo aprende bien o no.

Actualizado: 3 de junio de 2026.

La tasa de aprendizaje es el tamaño del paso en el descenso de gradiente. Demasiado alta y el entrenamiento se vuelve inestable o diverge; demasiado baja y tarda muchísimo o se queda en un mal mínimo.

Cómo se ajusta

Se prueba en una escala logarítmica (0,1, 0,01, 0,001…) y a menudo se reduce gradualmente durante el entrenamiento mediante un "programador" (scheduler).

Impacto

Una mala tasa de aprendizaje puede causar subajuste o impedir la convergencia, sin importar lo buenos que sean los datos.