IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Ajuste progresivo: Tasa de Dropout Introducción En el entrenamiento de redes neuronales, la tasa de dropout es un parámetro crucial que controla cuántas neuronas se deshabilitan durante la fase de entrenamiento. Una tasa de dropout adecuada…
Dropout excesivo Introducción El dropout es una técnica eficaz para controlar el sobreajuste y mejorar la generalización de los modelos de aprendizaje profundo. Sin embargo, cuando se utiliza con demasiada intensidad o sin consideración ade…
Dropout bajo: ¿Cuándo y por qué ser cauteloso? Introducción El dropout es una técnica de regularización que introduce ruido controlado en la red neuronal durante el entrenamiento para prevenir el sobreajuste. Sin embargo, cuando se utiliza …