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Redes Neuronales - Coggle Diagram

- - - - Aplican un "filtro" o "kernel" (una pequeña matriz de pesos) a la imagen de entrada.
      - Aprenden automáticamente los filtros (características) más relevantes para la tarea.
      - Son el núcleo de la CNN
    - - Extracción de características
  - - - Reducen el tamaño espacial del mapa de características.
      - Operan en pequeñas regiones del mapa y devuelven un valor representativo.
    - - Reducción de dimensionalidad y computación. Ayuda a prevenir el sobreajuste (overfitting).
  - - - Realizan la clasificación o regresión final basándose en las características extraídas por las capas anteriores.
      - Reciben el vector 1D de la capa Flattening
      - Cada neurona de esta capa está conectada a todas las neuronas de la capa anterior.
    - - Clasificación final (por ejemplo, "esta es la clase A", "esta es la clase B").
  - - - Transforman la salida de las capas convolucionales y de pooling (que son datos 2D o 3D) en un vector 1D (una línea de datos).
    - - Preparar los datos para que puedan ser procesados por las capas densas (fully connected layers) que siguen.