Translations:Convolutional Neural Networks/31/es

• Utilice modelos preentrenados (transfer learning) cuando los datos etiquetados sean limitados.
• Prefiera kernels pequeños ($ 3 \times 3 $) apilados en profundidad — dos capas $ 3 \times 3 $ tienen el mismo campo receptivo que una capa $ 5 \times 5 $ pero con menos parámetros.
• Aplique batch normalisation después de la convolución y antes de la activación.
• Utilice generosamente la aumentación de datos para reducir el sobreajuste.
• Reemplace las capas totalmente conectadas con global average pooling para reducir parámetros.