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@ -373,7 +373,6 @@ La arquitectura del modelo es una /deep feedforward network/, formada por:
- Capa de entrada - Capa de entrada
- Capa de /masking/: ignora ciertos valores que se añaden a cada tensor para homogenizar el tamaño del /input/ - Capa de /masking/: ignora ciertos valores que se añaden a cada tensor para homogenizar el tamaño del /input/
- 3 capas densas, seguidas de una capa de /dropout/: el /dropout/ es un mecanismo que disminuye el /overfitting/ - 3 capas densas, seguidas de una capa de /dropout/: el /dropout/ es un mecanismo que disminuye el /overfitting/
# [COMMENT: Quito lo de sobreajuste que más arriba ya tienes puesto "overfitting o sobreajuste"]
- Capa densa - Capa densa
#+CAPTION: Arquitectura de la red neuronal #+CAPTION: Arquitectura de la red neuronal

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