¿Qué significa "Capa Superficial"?

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Una capa superficial es un nivel inicial en un modelo donde se capturan características y patrones básicos. En el aprendizaje automático, los modelos suelen tener múltiples capas, con las capas superficiales enfocándose en información simple. Funcionan analizando los datos de entrada e identificando relaciones sencillas.

En el contexto de los mecanismos de atención, las capas superficiales tienden a mostrar atención densa hacia ciertas entradas, lo que significa que se enfocan fuertemente en partes específicas de la información proporcionada. Esto puede ayudar a entender cómo el modelo percibe varios elementos, como imágenes o palabras, en una etapa temprana.

Al concentrarse en estas características básicas, las capas superficiales juegan un papel importante en el rendimiento general de un modelo, permitiéndole construir una base para un análisis más complejo en capas más profundas.