Tipos de Hiperparámetros en
#OFN Los hiperparámetros se pueden clasificar en categorías que influyen en diferentes aspectos del proceso de aprendizaje automático:
1. Hiperparámetros Específicos del Modelo
Estos definen la estructura y complejidad de un modelo:
Número de capas y neuronas en una red neuronal.
Funciones de activación (por ejemplo, ReLU, sigmoide).
Ejemplo en OFN: Diseñando un modelo de aprendizaje profundo para análisis de texto con configuraciones de capas específicas.