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NotaPublicado: 18 May 2018, 21:38 
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Registrado: 17 Mar 2018, 21:48
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La mayoría de las personas eligen los valores de los parámetros de sus modelos o arqutecturas de aprendizaje profudo en base a su experiencia, intuición y una especie de prueba y error, esto no nos permite conocer con exactitud la eficiencia de nuestro modelo.
El siguiente artículo explica una serie de consejos que nos ayudan a seleccionar de mejor manera los parámetros de nuestro modelos, para ello utiliza una base de datos de imágenes llamada "Fashion MNIST" (conjunto de imágenes de prendas de vestir). Este artículo trata sobre el ajuste de hiperparámetros en Redes densas o full-connected y establece los principios básicos.

Más información: https://medium.com/@shashank.ramesh2396 ... 29009f131b


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