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

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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).

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	En el momento 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 — '''~~inverted~~ dropout''').		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''').