¿Es necesario inicializar una red neuronal al definirla en PyTorch?
Al definir una red neuronal en PyTorch, la inicialización de los parámetros de la red es un paso fundamental que puede afectar significativamente el rendimiento y la convergencia del modelo. Si bien PyTorch proporciona métodos de inicialización predeterminados, comprender cuándo y cómo personalizar este proceso es importante para los profesionales avanzados del aprendizaje profundo que buscan optimizar sus modelos para aplicaciones específicas.
- Publicado en Inteligencia Artificial, Aprendizaje profundo avanzado EITC/AI/ADL, Innovación responsable, Innovación responsable e inteligencia artificial
¿De qué manera los sesgos en los modelos de aprendizaje automático, como los que se encuentran en los sistemas de generación de lenguaje como GPT-2, pueden perpetuar los prejuicios sociales, y qué medidas se pueden tomar para mitigar estos sesgos?
Los sesgos en los modelos de aprendizaje automático, particularmente en los sistemas de generación de lenguaje como GPT-2, pueden perpetuar significativamente los prejuicios sociales. Estos sesgos a menudo surgen de los datos utilizados para entrenar estos modelos, que pueden reflejar estereotipos y desigualdades sociales existentes. Cuando estos sesgos están integrados en los algoritmos de aprendizaje automático, pueden manifestarse de varias maneras, lo que lleva a la