Oración 1: sin embargo, en la Tabla 2 en la que se compara la diferencia promedio entre el error de validación y el de entrenamiento, el modelo con menor brecha de generalización, que es la diferencia entre el promedio del error de validación y entrenamiento, es ResNet 50, con un valor de 0.11246, lo que indica que el modelo tiene el mejor ajuste entre las variables estudiades, e indica que se desempeña mejor ante casos no vistos en el entrenamiento
Oración 2: la publicación “Enhancing Perceptual Loss with Adversarial Feature Matching for Super-Resolution“ [31] se encontró que la suma varias funciones de pérdida mejoraba notablemente el resultado de la red, entre las funciones sumadas se encuentran: - Adversarial Loss: optimiza la resolución de la imagen
Relación: neutral
Género: theses