Tabla de contenido
¿Cómo hacer una red Convolucional?
Creando una red neuronal convolucional
- Una capa convolucional 3×3 (sin paddings) seguida de una capa de MaxPooling de 2×2.
- Una capa convolucional 3×3 (sin paddings) seguida de una capa de MaxPooling de 2×2.
- Aplanar el resultado para poder aplicar una.
¿Qué es el loss en una red neuronal?
Una función de pérdida, o Loss function, es una función que evalúa la desviación entre las predicciones realizadas por la red neuronal y los valores reales de las observaciones utilizadas durante el aprendizaje. Cuanto menor es el resultado de esta función, más eficiente es la red neuronal.
¿Cómo funciona una capa convolucional?
Capa De Convolución: procesará la salida de neuronas que están conectadas en «regiones locales» de entrada (es decir pixeles cercanos), calculando el producto escalar entre sus pesos (valor de pixel) y una pequeña región a la que están conectados en el volumen de entrada.
¿Qué son las redes neuronales convolucionales?
Las convolutional neural networks o redes neuronales convolucionales (CNN), solucionan este problema ya que asumen ciertas características espaciales de los inputs que permiten simplificar las arquitecturas de la red reduciendo, en gran medida, el número de variables de entrada.
¿Qué es una red convolucional?
En una red convolucional, este proceso ocurre sobre una serie de muchas capas, en la que cada una de ellas realiza una convolución sobre el resultado de la capa anterior. Así que ¿qué tipo de convoluciones se utilizan para la visión computerizada?
¿Cuáles son las ventajas y desventajas de las redes neuronales convolucionales?
Las redes neuronales convolucionales son similares a las redes neuronales multicanal, su principal ventaja es que cada parte de la red se le entrena para realizar una tarea, esto reduce significativamente el número de capas ocultas, por lo que el entrenamiento es más rápido. Además, presenta invarianza a la traslación de los patrones a identificar.
¿Qué es la convolución?
La convolución es una operación matemática, en la que una función se «aplica» de alguna manera a otra función. El resultado se puede entender como una «mezcla» de las dos funciones.
