Backpropagation

¿Qué es el back propagation en redes neuronales?

El back propagation o retropropagación es un concepto fundamental en el entrenamiento de redes neuronales. Consiste en la distribución del error desde la capa de salida hacia las capas previas, permitiendo ajustar los pesos de la red para optimizar las predicciones. Este proceso se inicia con la evaluación de la predicción generada por la red comparada con los valores reales a través de una función de pérdida. La función de pérdida determina qué tan lejos está la predicción de ser correcta, enviando esta información al proceso de optimización de la red mediante el descenso del gradiente.

¿Cómo se distribuye el error en las capas de la red?

El error proviene de la capa final, pero como la predicción depende de las capas anteriores, la distribución del error no puede limitarse a la última capa. Aquí es donde entra en juego el algoritmo de back propagation, que utiliza el aprendizaje inverso: comienza en la última capa y retrocede hacia la primera, distribuyendo el error de manera proporcional a través del cálculo de derivadas parciales. Esta metodología es clave para saber cómo ajustar los pesos de cada capa de la red.

¿Cómo se implementa el algoritmo de back propagation?

Para implementar este algoritmo, es esencial entender cómo funcionan las derivadas parciales en combinación con la regla de la cadena. Las funciones de activación y pérdida deben ser derivables para que el cálculo sea preciso y eficiente. En la última capa, los deltas necesarios para actualizar se calculan utilizando las siguientes operaciones:

• Se separan los términos que componen la derivada aplicando la regla de la cadena.
• Cálculo de la derivada de la función de costo en relación con la activación de la última capa.
• Multiplicación por la derivada de la función de activación respecto a los datos de la capa.

En las capas ocultas, el proceso varía ligeramente:

• Se multiplican los pesos de cada capa por las deltas de la capa siguiente (hacia atrás).
• Se realiza un producto punto del resultado anterior con la activación de la capa inmediatamente anterior.

Este proceso puede parecer complejo inicialmente, debido a la utilización de conceptos matemáticos como las derivadas parciales y las reglas de cálculo, pero resulta más claro cuando lo aplicamos prácticamente usando herramientas como NumPy en Python.

¿Cómo preparar la mente para entender mejor el back propagation?

Luego de comprender las nociones básicas del funcionamiento de las redes neuronales, como las funciones de activación, las capas ocultas y el rol del learning rate, es útil poner en práctica estos conceptos. Visitar un playground de TensorFlow permite visualizar de manera tangible el proceso y entender mejor cómo se desarrollan las actualizaciones de pesos y los ajustes del modelo. Esta experiencia práctica refuerza la teoría y facilita el dominio del back propagation.

¿Sigues interesado en dominar el back propagation? Aprender mediante la práctica y la experimentación es clave en este tutorial paso a paso que se desarrolla en las siguientes clases. ¡No te desanimes! Cada esfuerzo te acerca más al dominio total de las redes neuronales.