Entrenamiento de Redes Neuronales: Consideraciones Clave
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Consideraciones Principales al Entrenar Redes Neuronales
Los hiperparámetros son piezas fundamentales que determinan el proceso de entrenamiento de una red neuronal. A continuación, se describen algunos de los más importantes:
Learning Rate
El learning rate controla la magnitud del cambio que se aplica al modelo en respuesta al error estimado durante la actualización de los pesos.
- Un valor demasiado pequeño puede resultar en un entrenamiento lento y propenso a estancarse.
- Un valor demasiado grande puede llevar a un aprendizaje rápido pero subóptimo, o a un entrenamiento inestable.
Momentum
El momentum se utiliza para acelerar el proceso de entrenamiento, especialmente en redes neuronales donde el volumen de datos puede ser considerable.
Ventajas:
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