Funciones de activación en redes neuronales para procesamiento de imágenes

Las funciones de activación son elementos clave en las redes neuronales, especialmente al trabajar con imágenes médicas como radiografías. Su principal utilidad es introducir no-linealidad, permitiendo a los modelos identificar patrones complejos que nos ayudan a determinar condiciones como la neumonía.

¿Qué son las funciones de activación?

Las funciones de activación son métodos matemáticos que agregan no-linealidad entre las variables de entrada y salida al procesar imágenes. Su importancia radica en la capacidad de transformar los datos de maneras complejas. Por ejemplo, una función lineal sencilla sería f(x) = x, sin complicaciones, mientras que funciones como Relu, Sigmoide y Tangente Hiperbólica realizan cálculos más avanzados y necesarios en redes neuronales.

¿Cómo funciona Relu?

Relu (Rectified Linear Unit) es una función fácil de manejar y rápida al ejecutar.

• Asigna valor cero a todos los valores menores o iguales a cero.
• Para valores mayores a cero, la salida es igual a la entrada dada.
• Ejemplo: para un valor de entrada 5, la salida será 5.

¿Qué sucede con la función Sigmoide?

Esta función convierte cualquier valor ofrecido por nuestra matriz numérica (intensidades y resultados de convolución) en un resultado normalizado entre 0 y 1. Por lo tanto, puede ser útil como capa final para clasificación o toma de decisiones en estas redes.

¿Y la función Tangente Hiperbólica?

La Tangente Hiperbólica trabaja normalizando la salida en un rango desde -1 hasta 1. Se recomienda para situaciones que requieran valores estandarizados potencialmente negativos.

¿Cómo implementar funciones de activación en PyTorch?

Su aplicación es bastante práctica utilizando PyTorch:

import torch.nn.functional as F

# Para Relu
resultado_relu = F.relu(valor)

# Para Sigmoide
resultado_sigmoide = F.sigmoid(valor)

# Para Tangente Hiperbólica
resultado_tanh = F.tanh(valor)

Recomendaciones para seleccionar la función adecuada

• Relu: Ideal como primer intento o cuando haya incertidumbre acerca de cuál elegir. Su ejecución es sencilla y rápida.
• Sigmoide: Mejor utilizarla en la capa final para tomar decisiones claras.
• Tangente Hiperbólica: Adecuada cuando necesites normalizar resultados en un rango entre -1 y 1.

La selección dependerá siempre del caso concreto, por lo que se aconseja hacer varias pruebas para identificar la mejor opción para imágenes con alta resolución como radiografías o fotografías.