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Ep. 04: Regularización en Redes Neuronales Recurrentes

Episodio de Variabilis, de Cápsulas de Inteligencia Artificial y Machine Learning

· 18 min · Temporada 1, episodio 4

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Sobre este episodio

Hoy traemos un paper que resolvió uno de los problemas más frustrantes al trabajar con RNNs y LSTMs: ¿cómo evitar el overfitting? La técnica de regularización más exitosa para redes feedforward (dropout) simplemente NO funcionaba en RNNs. Este paper de 2014 por Wojciech Zaremba, Ilya Sutskever y Oriol Vinyals mostró por qué, y cómo arreglarlo.

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