Evaluación de modelos ajustados: sobreajuste, olvido y puntos de referencia

Entrenar un modelo es fácil. Saber cuándo parar, detectar que se está memorizando en lugar de aprender y comprobar que tu especialización no rompe las capacidades generales son las partes difíciles. Esta lección cubre las herramientas de diagnóstico que le indican si su ajuste fino está funcionando, va demasiado lejos o degrada silenciosamente el modelo.

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