sergio
5351d4a57b
Some checks failed
build_docker / essential (push) Successful in 1s
build_docker / build_paddle_ocr (push) Failing after 4m34s
build_docker / build_easyocr (push) Has been cancelled
build_docker / build_easyocr_gpu (push) Has been cancelled
build_docker / build_doctr (push) Has been cancelled
build_docker / build_doctr_gpu (push) Has been cancelled
build_docker / build_raytune (push) Has been cancelled
build_docker / build_paddle_ocr_gpu (push) Has been cancelled
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# Slide 14 — Validation: Baseline vs Optimized (~1.5 minutes)
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**What to say:**
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"Pasamos a la validación sobre el dataset completo de 45 páginas — objetivo específico OE5.
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El CER baseline era del 8.85%. Con la configuración optimizada, se reduce a 7.72%, una mejora relativa del 12.8%. El WER pasa de 13.05% a 11.40%, una mejora similar del 12.6%.
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Ahora, es importante ser transparente: el mejor ensayo individual sobre las 5 páginas de optimización alcanzó un CER del 0.79%, lo cual contrasta con el 7.72% sobre el dataset completo.
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Esta diferencia nos indica que hay un grado de overfitting al subconjunto de optimización. Las 5 páginas utilizadas para la búsqueda no capturan toda la variabilidad del documento completo de 45 páginas.
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Esto es una limitación que identificamos honestamente, y la recomendación directa es utilizar un subconjunto mayor — de 15 a 20 páginas — para mejorar la generalización. A pesar de esta limitación, la mejora del 12.8% sobre el dataset completo demuestra que la optimización tiene un efecto positivo real y generalizable."
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**Tips:**
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- Be honest about the overfitting gap — the tribunal will respect transparency
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- "12.8% improvement" is still significant even with the caveat
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- Frame the limitation as a clear future improvement, not a failure
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- Point to the comparison chart
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