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Tone consistency

• What it is: The steady, intentional “vibe” of your writing—the emotional feel, level of formality, and voice—staying the same from start to finish so readers always feel they’re hearing the same narrator.
• Why it matters: It builds trust, makes the book feel cohesive, and keeps readers from tripping over mood swings (playful one page, courtroom formal the next).
• How to keep it: Define your tone pillars (e.g., friendly, candid, lightly witty), use a simple style sheet (contractions yes, jargon no, humor light), and do a “tone pass” in edits to catch drift.
• Red flags: Abrupt shifts in formality, slang popping up then disappearing, humor in serious sections (or vice versa), switching between stiff and chatty without a reason.
• Quick check: If a random paragraph were dropped on a page with no context, would a regular reader still recognize it as you? If yes, your tone’s consistent.

Gradiente que se desvanece (vanishing gradient):
Fenómeno durante la retropropagación en redes neuronales profundas donde los gradientes se vuelven muy pequeños (se acercan a 0) a medida que viajan hacia atrás por muchas capas o pasos de tiempo. En términos prácticos, las capas “tempranas” casi no aprenden porque sus pesos apenas se actualizan. Sucede cuando el gradiente se multiplica repetidamente por matrices de pesos y derivadas de activación con valores menores que 1 (por ejemplo, sigmoide con derivada máxima ~0.25, tanh <1, o pesos mal inicializados), lo que contrae la señal de forma exponencial. Es especialmente notorio en redes muy profundas y en RNNs largas. Consecuencias: aprendizaje lentísimo, pérdida que deja de bajar y mejoras concentradas solo cerca de la salida. Para mitigarlo: usar activaciones tipo ReLU y variantes, buenas inicializaciones (He/Xavier), normalización (Batch/Layer/Weight Norm), conexiones residuales (skip), y en secuencias, arquitecturas con compuertas como LSTM/GRU. Nota rápida: el “gradient clipping” ayuda más con gradientes explosivos; no arregla el desvanecimiento.