Resumen iv mediante el aprendizaje en cascada de la arquitectura inception que permite extraer simultáneamente la información local y regional (en distintos instantes de tiempo) cada vez más extensa. Tanto el modelo 2IL-CNN (R 2 : 0.89±0.06) como el 4IL-CNN (R 2 : 0.94±0.03) obtuvieron rendimientos sustancialmente superiores al modelo 2SL-CNN (R 2 : 0.73±0.11), y este a su vez ligeramente superior que SVR (R 2 : 0.70±0.13), siendo estas diferencias estadísticamente significativas. A pesar del complejo proceso de humedecido con depósitos de contaminación en los aisladores de silicona, el modelo 4IL-CNN es válido para predecir la corriente de fuga tanto en aisladores cerámicos con o sin recubrimientos de silicona como aisladores de silicona, y además fácilmente adaptable a otras subestaciones.