Entrenamiento Espectral Espaciado presenta un marco matemáticamente fundamentado para optimizar redes neuronales mediante descomposiciones espectrales de bajo rango, que buscan representar pesos como combinaciones de modos principales en lugar de parámetros independientes.
Al priorizar la dirección del gradiente más que su escala, este enfoque reduce el coste computacional y la memoria necesarios durante el entrenamiento mientras conserva la estabilidad del aprendizaje.
El trabajo demuestra que con una inicialización basada en SVD se alcanza distorsión cero y que el comportamiento del gradiente mejora frente a métodos habituales como LoRA y HyboNet, lo que se traduce en convergencia más fiable y eficiente.
Amplios experimentos en tareas de traducción automática, generación de lenguaje y redes neuronales de grafos muestran la eficiencia y precisión de esta técnica, posicionándola como una alternativa escalable al entrenamiento de rango completo para modelos grandes.
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