Cuando trabajas con tipos de documentos diversos como el Acuerdo de Transferencia, eres consciente de lo importante que son la precisión y la atención al detalle. Este tipo de documento tiene su estructura particular, por lo que es esencial guardarlo con el formato intacto. Por esta razón, trabajar con este tipo de documentos puede ser un gran desafío para las aplicaciones de edición de texto convencionales: una acción incorrecta puede desordenar el formato y llevar tiempo adicional para devolverlo a la normalidad.
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una de las ideas más poderosas en el aprendizaje profundo es que a veces podemos tomar el conocimiento que la nueva red ha aprendido de un lanzamiento y aplicar ese conocimiento a una tarea separada así que por ejemplo tal vez una nueva red aprenda a reconocer objetos como gatos y luego use ese conocimiento o use parte de ese conocimiento para ayudarte a hacer un mejor trabajo leyendo escaneos de rayos X esto se llama aprendizaje por transferencia echemos un vistazo digamos que has entrenado tu red en reconocimiento de imágenes así que primero tomas una red neuronal y la entrenas en pares XY donde X es una imagen y Y es algún objeto en la imagen como un gato o un perro o un pájaro o algo más si quieres tomar esta nueva red y un vacío o decimos transferir lo que se ha aprendido a tareas diferentes como diagnóstico radiológico o realmente leer escaneos de rayos X lo que puedes hacer es tomar esta capa de salida de pérdida de la red neuronal y simplemente eliminarla y eliminar también la alimentación de desecho que va a esa capa de salida de pérdida y crear un nuevo conjunto de inicializados aleatoriamente
