Optimización de Modelos mediante Funciones de Pérdida Personalizadas en TensorFlow
En el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, la elección de la función de pérdida es fundamental, ya que define el objetivo que el algoritmo intentará optimizar. Aunque existen métricas estándar, ciertos escenarios de negocio requieren un enfoque más garnular que el que ofrecen las funciones predefinidas.
Error Cuadrático Medio (MSE)
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Publicado el 7-22 19:44