El entrenamiento espectral escaso es una técnica de optimización de bajo rango que mejora el rendimiento de redes neuronales tanto en geometrías euclidianas como hiperbólicas. Esta aproximación reduce la complejidad del modelo al concentrar la actualización de parámetros en componentes espectrales relevantes, lo que facilita generalización y estabilidad durante el entrenamiento en espacios de alta dimensionalidad.
En pruebas con conjuntos de traducción automática como IWSLT y Multi30K, este método superó consistentemente a técnicas de adaptación de bajo rango como LoRA y ReLoRA* e incluso al entrenamiento de rango completo, obteniendo puntuaciones BLEU superiores y reduciendo el sobreajuste especialmente en espacios hiperbólicos de gran dimensión. Los resultados muestran que el entrenamiento espectral escaso no solo mejora la precisión, sino que también aporta robustez y comportamiento estable a través de diferentes arquitecturas de redes.
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