Entrenamiento de Modelos de Regresión Lineal con PyTorch

Clase 9 de 24 • Curso de Redes Neuronales con PyTorch

Resumen

¿Cómo seleccionar una función de pérdida y un optimizador en PyTorch?

Seleccionar la función de pérdida y el optimizador adecuados es crucial para entrenar efectivamente un modelo de regresión lineal. PyTorch facilita este proceso al ofrecer una variedad de opciones dentro de sus módulos nn y torch.optim. La documentación de PyTorch es una excelente fuente de información para explorar estas alternativas, junto con frameworks similares como NumPy, que también ofrecen una serie de funciones de pérdida.

¿Qué es la función de pérdida L1Loss y por qué es recomendable?

La función de pérdida es esencial para medir cuán lejos están las predicciones del modelo de los valores reales. Para este ejemplo de regresión lineal, utilizamos la función de pérdida L1Loss, también conocida como error absoluto medio (MAE). Esta función es popular para datos tabulares con variables continuas, ya que mide la magnitud promedio de los errores en un conjunto de predicciones sin considerar su dirección.

Para implementar L1Loss en PyTorch, se utiliza de la siguiente manera:

import torch.nn as nn

# Definir la función de pérdida
fn_perdida = nn.L1Loss()

¿Cómo configurar un optimizador como SGD?

El proceso de optimización es clave para mejorar los parámetros de nuestro modelo a través de métodos como el Descenso del Gradiente Estocástico (SGD). Para configurarlo en PyTorch, es importante definir la tasa de aprendizaje, un hiperparámetro que determina la magnitud de las actualizaciones de los parámetros.

Una práctica recomendada al establecer la tasa de aprendizaje es comenzar con un valor como 0.01, experimentando posteriormente para encontrar el valor óptimo. La configuración del optimizador se realiza así:

import torch.optim as optim

# Definir el optimizador
optimizador = optim.SGD(modelo.parameters(), lr=0.01)

¿Cómo entrenar un modelo de regresión lineal?

El entrenamiento de un modelo implica múltiples etapas, comenzando con la inicialización de hiperparámetros importantes como el número de épocas. Estas determinan cuántas veces se revisarán los datos de entrenamiento.

¿Cuáles son los pasos del bucle de entrenamiento?

Modo Train: Configuramos el modelo en modo de entrenamiento, permitiendo mejorar los parámetros y calcular los gradientes.
Predicción y cálculo de pérdida: Realizar una predicción con los datos de entrenamiento y calcular la pérdida resultante:
```
y_pred = modelo(x_entrenamiento)
perdida = fn_perdida(y_pred, y_entrenamiento)
```
Reseteo de gradientes: Es crucial reiniciar los gradientes para obtener nuevos valores limpios en cada iteración.
```
optimizador.zero_grad()
```
Retropropagación: Calculamos los gradientes de la función de pérdida respecto a los parámetros.
```
perdida.backward()
```
Actualización de parámetros: Aplicamos la tasa de aprendizaje para ajustar los parámetros.
```
optimizador.step()
```

¿Cómo evaluar el modelo después del entrenamiento?

El modo de evaluación, al contrario del de entrenamiento, no modifica los parámetros del modelo. Sirve para validar cómo este predice los datos cuando no se entrena:

 with torch.no_grad():  # Desactiva el cálculo de gradientes
    modelo.eval()
    y_pred_prueba = modelo(x_prueba)
    perdida_prueba = fn_perdida(y_pred_prueba, y_prueba.float())

Elegir y adaptar correctamente estos elementos según las características de los datos es vital para maximizar el rendimiento del modelo. A medida que avanzas en aplicaciones más complejas, la experimentación y ajustes continuos de estos hiperparámetros te llevarán a obtener resultados más precisos. ¡Adelante, sigue explorando y optimizando tus modelos!