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Ajuste de redes neuronales: overfitting y regularización

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Overfitting

Notas:

  • una indicación de que existe sobreentrenaminto es cuando a medida de que se va aumentando la complejidad de la red neuronal, el set de entrenamiento se ajusta muchísimo a la función y el set de prueba empieza a diverger.
  • Una opción para evitar el overfitting consiste en detener el entrenamiento justo cuando se identifique un amplio gap de separación entre set de prueba y entrenamiento.
  • Alta varianza y bajo bias --> overfitting
  • Baja varianza y alta bias --> underfitting.

amm claro yo estaba muy confiado diciendo 9… un polinomio de cuarto grado osea por dios como no se me pudo ocurrir XD

El tema de regularizacion se entiende mejor y de manera intuitiva en coursera
https://www.coursera.org/learn/machine-learning/lecture/4VDlf/regularization-and-bias-variance

no se puede reproducir este video 😦

El video esta cortado

Era muy claro lo del polinomio… obvio.

Para saber un poco mas sobre la overfiting
https://www.youtube.com/watch?v=gu94-D5FbtQ

No entiendo el salto de la clase anterior a esta

denuevo!!! Todavía se puede pedir reembolso?

Esta dañada la continuidad del video