La infraespecificación consiste en que las pequeñas variaciones arbitrarias que aparecen en los modelos a medida que entrenan impiden garantizar su buen funcionamiento en el mundo real. Este grave problema sugiere que habría que replantear todo el proceso de evaluación de las redes neuronales. No es ningún secreto que los modelos de aprendizaje automático adaptados y ajustados para lograr un rendimiento casi perfecto en el laboratorio suelen fracasar cuando se aplican en entornos reales. Esto se suele atribuir a una falta de coincidencia entre
|
etiquetas: google , descubre , fallo , vital , proceso , entrenamiento , ia 
