Variación estructural

En inteligencia artificial y aprendizaje automático, se refiere a los cambios o modificaciones en la estructura de los modelos que afectan su arquitectura, configuración o representación.

Puede implicar alteraciones en la cantidad de capas, tipos de neuronas, conexiones entre nodos, o incluso en los parámetros utilizados para el entrenamiento de los algoritmos.

Estas modificaciones se realizan con el objetivo de mejorar el rendimiento, adaptarse a un problema específico o explorar nuevas formas de representación.

Resulta fundamental en procesos de optimización, diseño de redes neuronales y exploración de arquitecturas novedosas.

También juega un papel crucial en la generalización de los modelos y su capacidad para lidiar con datos diversos o complejos.