Translations:Overfitting and Regularization/23/es: Difference between revisions

Latest revision as of 23:40, 27 April 2026

Information about message (contribute)

This message has no documentation. If you know where or how this message is used, you can help other translators by adding documentation to this message.

Message definition (Overfitting and Regularization)

At test time, all neurons are active but their outputs are scaled by <math>(1 - p)</math> to compensate for the larger number of active units (or equivalently, outputs are scaled by <math>1/(1-p)</math> during training — '''inverted {{Term|dropout}}''').

En el momento de la prueba, todas las neuronas están activas pero sus salidas se escalan por $$ (1 - p) $$ para compensar el mayor número de unidades activas (o, equivalentemente, las salidas se escalan por $$ 1/(1-p) $$ durante el entrenamiento — dropout invertido).

Revision as of 22:04, 27 April 2026 (view source) DeployBot (talk \| contribs) (Batch translate Overfitting and Regularization unit 23 → es) Tag: translation ← Older edit		Latest revision as of 23:40, 27 April 2026 (view source) DeployBot (talk \| contribs) (Batch translate Overfitting and Regularization unit 23 → es) Tag: translation
Line 1:		Line 1:
	En ~~tiempo~~ de prueba, todas las neuronas están activas pero sus salidas se escalan por <math>(1 - p)</math> para compensar el mayor número de unidades activas (o, equivalentemente, las salidas se escalan por <math>1/(1-p)</math> durante el entrenamiento — '''dropout invertido''').		En el momento de la prueba, todas las neuronas están activas pero sus salidas se escalan por <math>(1 - p)</math> para compensar el mayor número de unidades activas (o, equivalentemente, las salidas se escalan por <math>1/(1-p)</math> durante el entrenamiento — '''{{Term\|dropout}} invertido''').