IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Buenas prácticas para la interacción entre weight decay y optimizadores Introducción La regularización es una estrategia fundamental para prevenir el sobreajuste en modelos de aprendizaje profundo. El weight decay, también conocido como L2 …
Ajuste de coeficientes: Interacción entre Weight decay y optimizadores Adam y SGD Introducción El ajuste de coeficientes es una tarea crucial en la configuración de modelos de Deep Learning. Cuando se combina la regularización L2 (Weight de…
AdamW: Regularización Integrada en Optimizadores Introducción En el camino hacia la creación de modelos de deep learning eficaces y generalizados, encontramos varios desafíos que complican nuestro objetivo de obtener resultados robustos. En…
Errores comunes en la regularización integrada en optimizadores Introducción La regularización es una herramienta vital para combatir el sobreajuste y mejorar la generalización de modelos de Deep Learning. Una técnica particularmente útil e…
Implementación práctica de regularización integrada en optimizadores Introducción La regularización es una técnica crucial para prevenir el sobreajuste en modelos de aprendizaje profundo. Una forma innovadora y efectiva de incorporar la reg…
Weight decay vs L2 clásico: Introducción y diferenciación Introducción En el campo de la inteligencia artificial, especialmente en el entrenamiento de redes neuronales profundas (Deep Learning), es crucial evitar el sobreajuste para garanti…
Impacto en interpretabilidad: Regularización L1 y L2 Introducción La regularización es una técnica crucial para mejorar la generalización de los modelos de aprendizaje profundo. Las técnicas L1 (Lasso) y L2 (Ridge) son dos formas populares …
Sparsity inducida: Consecuencias prácticas de regularización L1 y L2 Introducción La regularización L1 (también conocida como regularización de lasso) y la regularización L2 (también conocida como regularización de ridge o peso decay) son t…