Un modelo aprendió sin el método que entrena a toda la IA.
Q Labs publicó un método llamado Dust que evita la retropropagación, la señal de error que actualiza cada peso. Dust mueve al azar los números internos del modelo y guarda los cambios que bajan el error. Solo igualó al método clásico en modelos diminutos y los autores admiten mucho más cómputo.
Por qué importaTodo modelo que usas hoy se entrenó igual y no había sustituto que funcionara. Una segunda vía importa sobre todo en hardware que no admite la primera.
▶ Vídeo relacionado: Backpropagation, intuitively | Deep Learning Chapter 3
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