HTML Website BuilderExplora el concepto de regularización y su importancia en modelos de aprendizaje profundo.
Descubre la efectiva regularización mediante penalización de normas en parámetros, controlando la complejidad del modelo en el aprendizaje profundo.
Aprende cómo generar variaciones en un conjunto de datos original para aumentar su diversidad.
Conoce la definición del aprendizaje semisupervisado y su aplicación en situaciones con etiquetas limitadas.
El sobreajuste (overfitting) es un desafío común al entrenar modelos de redes neuronales. Explora el siguiente recurso para conocer más al respecto.
Veamos una descripción de la técnica de abandono (Dropout) y cómo funciona para prevenir la dependencia entre neuronas.
Aprendamos más sobre el entrenamiento adversarial como método de regularización en el siguiente documento.
El uso de modelos preentrenados en aprendizaje profundo aprovecha el conocimiento adquirido en grandes conjuntos de datos, siendo una forma de transferencia de aprendizaje. Aprende más sobre este tema, navegando el recurso preparado para ti.
• Implementación de algoritmos básicos de optimización en modelos sencillos.
• Experimentación con estrategias de linealización en problemas específicos.
• Aplicación de algoritmos con tasas de aprendizaje adaptativo y comparación de resultados.
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