Tutorial: trucos para ENTRENAR CORRECTAMENTE cualquier modelo de Deep Learning
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En este tutorial veremos los principales inconvenientes que surgen durante el entrenamiento de cualquier modelo de Deep Learning (Redes Neuronales, Recurrentes, LSTM, Convolucionales o Transformer) así como una serie de "trucos" que sugiero usar para lograr hacer correctamente este entrenamiento.
El código fuente de este tutorial: https://colab.research.google.com/dri...
Contenido
00:00 Introducción
01:04 Academia Online
01:30 Organización del tutorial
03:12 Entrenamiento ideal
12:55 Síntoma 1: la pérdida aumenta y puede ser infinita
17:30 Síntoma 2: la pérdida tiene valores “NaN”
20:13 Síntoma 3: la pérdida sigue teniendo valores “NaN”
23:33 Síntoma 4: la pérdida se queda “estancada”
28:23 Síntoma 5: la pérdida nuevamente crece y se sale de control
31:59 Síntoma 6: la pérdida oscila y no se estabiliza
36:56 Conclusión
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Soy Miguel Sotaquirá, el creador de Codificando Bits. Tengo formación como Ingeniero Electrónico, y un Doctorado en Bioingeniería, y desde el año 2017 me he convertido en un apasionado por el Machine Learning y el Data Science, y en la actualidad me dedico por completo a divulgar contenido y a brindar asesoría a personas y empresas sobre estos temas.
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