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Fragmento de código ecoamigable para una red neuronal consciente de recursos y su explicación en español
Este ejemplo muestra cómo diseñar un modelo sencillo con criterios de eficiencia energética y uso mínimo de recursos para tareas de aprendizaje supervisado. La idea principal es reducir la dimensión de entrada y mantener la arquitectura lo más ligera posible para disminuir el coste computacional y la huella de carbono.
import numpy as np from tensorflow import keras from tensorflow.keras.models import Sequential Model from tensorflow.keras.layers import Dense Input def modelo_sostenible(x_train, x_val): input_layer = Input(shape=(x_train.shape[1],)) model = Sequential([Dense(x_train.shape[1] // 4, activation=relu, input_shape=(x_train.shape[1],))]) model.compile(loss=mean_squared_error, optimizer=adam) return Model(inputs=input_layer, outputs=model)
Comentario sobre el código: la reducción dimensional se logra usando x_train.shape[1] dividido por 4 para la capa oculta, lo que disminuye la carga de cómputo sin sacrificar excesivamente la capacidad predictiva en datasets pequeños o medianos. Se emplea un optimizador eficiente como adam para acelerar la convergencia y reducir tiempo de entrenamiento. En producción se pueden añadir estrategias adicionales de sostenibilidad como early stopping, reducción de tasa de aprendizaje con callbacks, mixed precision y entrenamiento con lotes más pequeños o conjuntos de datos muestreados.
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