Este documento explora diversas técnicas y arquitecturas utilizadas para optimizar modelos de aprendizaje profundo (Deep Learning), abordando desde la regularización y el ajuste de hiperparámetros hasta el diseño de arquitecturas específicas.
Técnicas de Regularización
La regularización es crucial para prevenir el sobreajuste (overfitting) y mejorar la generalización del modelo. A continuación, se presentan algunas técnicas clave:
- EarlyStopping: Esta técnica detiene automáticamente el Seguir leyendo “Optimización de Modelos de Aprendizaje Profundo: Técnicas y Arquitecturas” »