Viernes 23 de octubre de 2026 ·

Por qué el número de parámetros no mide la complejidad de un modelo: la dimensión efectiva

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Primera parte de una serie sobre la dimensión efectiva, escrita con el coautor Jacob Cybulski. Con un ejemplo muestra que dos parámetros pueden dar un solo grado de libertad si la salida depende solo de su suma. Presenta la métrica y sus componentes. La segunda parte explicará cómo calcularla en experimentos de aprendizaje automático.

Qué significa

Cuestiona el uso del número de parámetros para comparar la capacidad de los modelos de aprendizaje automático. Propone una métrica que mide cuántas direcciones independientes influyen de verdad en la salida del modelo.

Fuentes originales

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