Coge el fichero que incluye nuevas funcionalidades o variaciones:

ocultos

Ahora es una lista, así que entre los corchetes pon los procesadores ocultos de varias capas, separados por comas. Puedes probar las redes que quieras, prueba también la que se comenta en la página previa.

fallosval

Comprueba si el conjunto de validación mejora, o no. Detiene el ajuste tras este número de fallos seguidos.

Normalización

Añade una capa que lleva sus valores a escala normalizada; para ello tienes que añadir tras la capa que quieras normalizar, otra normalizadora, que indicarás con el texto 'b' En lugar de un número. Probablemente un algoritmo de ajuste con gradiente simple, como SGD sea más apropiado.

loteajuste

¿Cada cuántas muestras se aplica el algoritmo de ajuste? Si lo pones a 0 es cada toda la muestra. Puedes probar a que el ajuste se haga por trozos del tensor, algo como por ejemplo 50. Si es grande irá más rápido. Si es pequeño es más difícil que se atasque en mínimos locales.

regularizacion

Penalización de valor de pesos. No todos los algoritmos de ajuste lo admiten. Quizá tengas que pasar a un algoritmo simple de ajuste por gradiente, como SGD

Desactivar aleatoriamente los procesadores ocultos durante el ajuste.

Para ello tienes que añadir una capa 'd...' donde en los puntos suspensivos va la probabilidad de desactivación

Rprop

descenso gradiente, limitando el valor mínimo y máximo del gradiente

Adam

descenso gradiente con corrección automática de módulo

RMSprop

descenso gradiente sólo con el signo