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Vanishing gradient o gradiente desvanecido | camiloboo

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Técnico·Deep Learning

Gradiente desvanecido

Vanishing gradient

También: Vanishing gradient, Desaparición del gradiente

Problema en el que los gradientes se vuelven muy pequeños al atravesar muchas operaciones.

Definición técnica

Decaimiento de derivadas acumuladas durante la retropropagación, a menudo por productos repetidos de Jacobianos con magnitud inferior a uno.

Explicación empresarial

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Soluciones Casos Cómo trabajo

Puede hacer que capas tempranas aprendan muy lentamente y que entrenamientos costosos no mejoren.

Para qué sirve

Nombrar y diagnosticar una causa de dificultad al entrenar redes profundas.

Cómo funciona

La regla de la cadena multiplica factores que reducen progresivamente la señal del gradiente.

Ejemplos

Ejemplo práctico

Las primeras capas reciben actualizaciones casi nulas después de multiplicar muchas derivadas pequeñas.

Ejemplo empresarial

Un modelo consume recursos durante horas sin aprender características iniciales útiles.

Confusiones frecuentes

No es simplemente pérdida alta ni ausencia total de gradientes en todos los parámetros.

Limitaciones

Su medición depende de capa, batch, arquitectura y momento del entrenamiento.

Riesgos

Ignorarlo puede llevar a aumentar datos o cómputo sin corregir la causa.

Idea principal

El gradiente desvanecido impide que la señal de aprendizaje alcance eficazmente capas anteriores.

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Clasificación

Nivel: Técnico
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Términos relacionados

Gradiente Gradiente explosivo Inicialización de pesos Retropropagación

Fuentes

Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks
Proceedings of Machine Learning Research · Autor: Xavier Glorot and Yoshua Bengio · Publicación científica · Publicado el 13 de mayo de 2010
Analiza saturación, propagación de gradientes e inicialización de redes profundas.
Deep learning
Nature · Autor: Yann LeCun, Yoshua Bengio and Geoffrey Hinton · Publicación científica · Publicado el 27 de mayo de 2015
Revisión científica sobre representaciones multinivel, retropropagación y familias profundas.

Revisión editorial

Última revisión: 25 de julio de 2026

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