Translations:Overfitting and Regularization/34/es: Difference between revisions

Revision as of 22:04, 27 April 2026

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Message definition (Overfitting and Regularization)

* '''{{Term|batch normalization}}''' — normalising layer inputs reduces internal covariate shift and has a mild regularizing effect.
* '''Label smoothing''' — replaces {{Term|one-hot encoding|one-hot}} targets with a mixture, e.g. <math>y_{\text{smooth}} = (1 - \epsilon)\, y + \epsilon / C</math>, preventing overconfidence.
* '''Noise injection''' — adding Gaussian noise to inputs, weights, or gradients during training.

Normalización por lotes (batch normalization) — normalizar las entradas de cada capa reduce el cambio interno de covariables y tiene un efecto regularizador suave.
Suavizado de etiquetas (label smoothing) — reemplaza los objetivos one-hot por una mezcla, por ejemplo $y_{\text{smooth}} = (1 - \epsilon)\, y + \epsilon / C$ , evitando un exceso de confianza.
Inyección de ruido — añadir ruido gaussiano a las entradas, los pesos o los gradientes durante el entrenamiento.

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-* '''Batch normalization''' — normalizar las entradas de las capas reduce el desplazamiento covariable interno y tiene un leve efecto regularizador.
+* '''Normalización por lotes''' (batch normalization) — normalizar las entradas de cada capa reduce el cambio interno de covariables y tiene un efecto regularizador suave.
-* '''Suavizado de etiquetas (label smoothing)''' — reemplaza los objetivos one-hot por una mezcla, p. ej. <math>y_{\text{smooth}} = (1 - \epsilon)\, y + \epsilon / C</math>, evitando el exceso de confianza.
+* '''Suavizado de etiquetas''' (label smoothing) — reemplaza los objetivos one-hot por una mezcla, por ejemplo <math>y_{\text{smooth}} = (1 - \epsilon)\, y + \epsilon / C</math>, evitando un exceso de confianza.
 * '''Inyección de ruido''' — añadir ruido gaussiano a las entradas, los pesos o los gradientes durante el entrenamiento.