Aprendizaje Profundo para Visión Artificial
Perfilado de sección
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Los estudiantes debenMarcar como hecha
Clase 8
- Descenso por Gradiente Estocástico (SGD)
- SGD+Momentum / SGD Nesterov
- AdaGrad / RMSProp / ADAM
- Learning rate decay
- Optimización por métodos de segundo orden
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Clase 9
- Funciones de Activación: Entrenamiento
- Preprocesamiento de datos
- Inicialización de parámetros de red (pesos)
- Batch Normalization y variantes
- Hiperparámetros: ¿cómo fijarlos?
- Monitoreo del proceso de aprendizaje
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