¿Qué significa "Complejidad Local"?
Tabla de contenidos
La complejidad local se refiere a lo complicada que puede ser la conducta de una red neuronal al procesar información. Mira las diferentes partes de los datos de entrada y cómo la red responde a ellas.
Regiones Lineales
En una red neuronal, el espacio de entrada se puede dividir en áreas llamadas regiones lineales. Cada una de estas áreas representa cómo la red toma decisiones basadas en la entrada que recibe. Cuando la entrada está dentro de una región lineal, la respuesta de la red es más predecible.
Importancia en el Entrenamiento
A medida que una red neuronal se entrena, la forma en que están organizadas estas regiones lineales puede cambiar. Al principio, pueden centrarse en los datos de entrenamiento, pero a medida que la red aprende, pueden desplazarse hacia los bordes de los datos. Este cambio puede hacer que la red sea mejor para entender nuevos datos que no ha visto, en lugar de solo memorizar lo que entrenó.
Generalización Delayed
A veces, una red puede parecer que le va mal con nuevos datos justo después de que termina de entrenar. Sin embargo, con el tiempo, puede mejorar en hacer predicciones precisas. Este fenómeno se conoce como generalización delayed.
Conclusión
En general, la complejidad local ayuda a explicar cómo una red neuronal mejora y se adapta a nuevos datos a través de su estructura y proceso de entrenamiento.