Network Architecture (Arquitectura de Red)

Se refiere a la estructura y organización de un modelo de inteligencia artificial, específicamente a cómo están dispuestas y conectadas las capas neuronales en redes de aprendizaje profundo.

Define cómo fluyen los datos desde la entrada hasta la salida, estableciendo las relaciones entre las distintas capas y los parámetros que serán entrenados.

Incluye decisiones como la cantidad de capas, el número de neuronas por capa, los tipos de conexiones y las propiedades de cada capa, como funciones de activación y técnicas de regularización.

Es fundamental para determinar la capacidad y eficiencia de un modelo de machine learning, ya que influye directamente en su capacidad de aprendizaje y rendimiento en tareas específicas.