Entendiendo el sobreajuste en redes neuronales y técnicas para evitarlo mediante experimentos con Fashion-MNIST

El sobreajuste es un reto habitual al desarrollar redes neuronales: el modelo aprende tan bien los ejemplos de entrenamiento que pierde capacidad de generalizar a datos nuevos. Para ilustrar este fenómeno se realizaron experimentos con el dataset Fashion-MNIST, que contiene 60000 imágenes de entrenamiento y 10000 de prueba en escala de grises de 28 por 28 y 10 clases de salida. Se usó intencionadamente un subconjunto reducido del conjunto de entrenamiento para que el comportamiento de sobreajuste fuera más evidente.

Arquitectura del modelo y configuración experimental: se empleó una CNN simple con capas convolucionales seguidas de pooling, una capa densa intermedia y una capa de salida softmax para 10 clases. La configuración de entrenamiento empleó el optimizador Adam, la pérdida de tipo sparse categorical crossentropy y una división de validación del 20 por ciento. En las diferentes pruebas se activaron de forma opcional Dropout, regularización L2 o Early Stopping para comparar su efecto sobre la generalización.

Resumen de los experimentos y observaciones clave

1 Baseline sin regularización El modelo base, entrenado sin Dropout ni L2, muestra aumento continuo de la precisión de entrenamiento mientras que la precisión de validación alcanza un pico temprano y luego decrece. La pérdida de entrenamiento disminuye pero la pérdida de validación aumenta, prueba clara de sobreajuste.

2 Dropout con tasa 0.5 Al introducir Dropout la precisión de entrenamiento crece más lento, lo esperado por la aleatoriedad en la activación de neuronas. La precisión de validación sigue más de cerca al entrenamiento y la divergencia entre pérdida de entrenamiento y validación se reduce de forma notable. En este experimento Dropout fue muy efectivo para mejorar la generalización.

3 Regularización L2 con lambda 0.001 La penalización de pesos eleva la pérdida de entrenamiento pero estabiliza las curvas de validación. La mejora en precisión de validación es moderada; L2 suaviza la dinámica de aprendizaje y reduce el sobreajuste aunque su impacto fue más discreto que el de Dropout en este caso.

4 Early Stopping Emplear Early Stopping monitorizando la pérdida de validación con paciencia corta evita el entrenamiento prolongado una vez que la validación deja de mejorar y previene el sobreajuste tardío observado en el baseline. Restaurar los mejores pesos produce curvas de validación limpias y robustas.

Conclusiones prácticas: el análisis muestra que el modelo base presenta sobreajuste evidente. Dropout aporta la mayor mejora en comportamiento de validación en este escenario reducido, L2 ayuda a estabilizar el aprendizaje y Early Stopping evita la divergencia en épocas tardías. La combinación de Dropout con Early Stopping tiende a ofrecer la solución más robusta para generalización.

Consideraciones de despliegue y rendimiento: como paso adicional se puede convertir el modelo a TensorFlow Lite para reducir tamaño y facilitar despliegue en dispositivos con recursos limitados, aunque la cuantización y optimización para producción son temas distintos de la regularización en entrenamiento.

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