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# Deep Learning
> Parámetros para configurar las propiedades del elemento de Deep Learning en FlexiLayout.
## Parámetros de campo
Durante el entrenamiento, cada palabra de un campo etiquetado se asigna a una clase específica en la red neuronal. Al buscar campos en un documento nuevo (por ejemplo, uno no utilizado en el entrenamiento), la red neuronal asignará cada palabra del documento a una o más clases, con distintos niveles de confianza. A continuación, se emplearán capacidades adicionales de la red neuronal para combinar las palabras clasificadas en campos. Estos algoritmos pueden gestionarse mediante los parámetros que se enumeran a continuación.
| Parameter | Description |
| :------------------------------------------------ | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `Void FieldName( String )` | El nombre del campo entrenado en la actividad de Deep Learning con el formato "Group name.Field name". |
| `Void NetName( String )` | El nombre de la actividad de Deep Learning. |
| `Void BreakOnSeparators( Logic )` | Si se establece en `False`, se permitirán en las hipótesis palabras separadas por separadores verticales. Si se establece en `True`, las palabras separadas por separadores verticales se excluirán de las hipótesis. El valor predeterminado es `True`. |
| `Void MinWordCount( Int )` | El número mínimo de palabras permitido en una hipótesis. El valor predeterminado es 1. |
| `Void MaxWordCount( Int )` | El número máximo de palabras permitido en una hipótesis. El valor predeterminado es 1. |
| `Void UseBestWordClass( Logic )` | Si se establece en `True`, cada palabra de un documento se asignará a la clase de la red neuronal que corresponda al campo entrenado que mejor se ajuste. Si se establece en `False`, cada palabra de un documento se asignará a todas las clases con valores de confianza mayores o iguales a `MinWordClassConfidence`. El valor predeterminado es `False`. |
| `Void StartFromBestWordClass( Logic )` | Si se establece en `True`, las hipótesis se generarán únicamente a partir de la clase de la red neuronal que corresponda al campo que mejor se ajuste para la primera palabra. Si se establece en `False`, las hipótesis se generarán a partir de todas las clases de la primera palabra. El valor predeterminado es `True`. |
| `Void MinWordClassConfidence( Real )` | El nivel mínimo de confianza requerido para que una palabra se considere parte de un campo. El valor predeterminado es 0.7. |
| `Void MaxStartWordClassConfidence( Real )` | El nivel máximo de confianza permitido para que una palabra se considere parte de un campo. El valor predeterminado es 1. El nivel de confianza de una palabra para pertenecer a un campo debe ser inferior a este valor. |
| `Void ConfidentClassThreshold( Real )` | El umbral de confianza fiable. El valor predeterminado es 0.9. |
| `Void MinLinkConfidence( Real )` | El nivel mínimo de confianza requerido para combinar palabras en una hipótesis. El valor predeterminado es 0.5. |
| `Void MinAvgLinkConfidence( Real )` | El nivel mínimo de confianza promedio requerido para que una palabra forme parte de una hipótesis. El valor predeterminado es 0.5. |
| `Void MinLinkConfidenceForUncertainWords( Real )` | El nivel de confianza requerido para que una palabra forme parte de una hipótesis incluso si no cumple su `MinWordClassConfidence`. El valor `ConfidentClassThreshold` de la palabra no debe ser igual al de ninguna otra clase. El valor predeterminado es 0.95. |
## Parámetros de tabla
### ProductItemsRepeatableGroup
| Parameter | Description |
| :------------------------------------ | :---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `Void NetName( String )` | El nombre de la actividad de Deep Learning. |
| `Void MinLineClassConfidence( Real )` | La confianza mínima de línea requerida para que una línea se considere una fila de tabla. El valor predeterminado es 0,5. |
| `Void MinColumnCountInRow( Int )` | El número mínimo de columnas que deben encontrarse dentro de una fila de tabla. El valor predeterminado es 2. |
| `Void CurrencyNames( StringArray )` | Nombres de divisas que pueden aparecer junto a números. Especifique este Parameter para mejorar la detección de columnas que contienen Montos. Este Parameter quedará obsoleto en versiones futuras. |
| `Void UnitsOfMeasure( StringArray )` | Unidades de medida que pueden aparecer junto a montos de bienes. Configure este Parameter para mejorar la detección de columnas que contienen Montos. Este Parameter quedará obsoleto en versiones futuras. |
### ProductItemsColumn
| Parameter | Description |
| :--------------------------------- | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `Void FieldName( String )` | El nombre del Field entrenado por la actividad de Deep Learning. |
| `Void MinClassConfidence( Real )` | El nivel mínimo de confianza requerido para que una palabra se considere perteneciente a la columna. Puede ser un número decimal de 0 a 1. El valor predeterminado es 0,2. |
| `Void IsDecimal( Logic )` | Indica si la columna contiene números decimales. El valor predeterminado es `False`. |
| `Void IsDescription( Logic )` | Indica si la columna contiene descripciones y no es adecuada para dividir la tabla en filas. El valor predeterminado es `False`. |
| `Void IsMultiline( Logic )` | Indica si la columna contiene celdas de varias líneas. El valor predeterminado es `False`. |
| `Void IsUnfixed( Logic )` | Indica si la posición de la columna dentro de la tabla no es fija. El valor predeterminado es `False`. |
| `Void DivideRowsByColumn( Logic )` | Indica si la columna se utiliza para dividir la tabla en filas. El valor predeterminado es `True`. |