Funcionamiento y estructura de redes neuronales convolucionales

Las redes neuronales convolucionales son fundamentales en tareas de procesamiento de imágenes. Su estructura está compuesta por diversas capas especializadas, incluyendo entrada, salida, convoluciones, pooling y conexiones completamente integradas (fully connected). Esta arquitectura permite identificar características relevantes en imágenes, tales como bordes o patrones específicos, útiles en la clasificación de imágenes como números manuscritos o diagnósticos médicos automatizados.

¿Qué son y cómo funcionan las redes neuronales convolucionales?

Una red neuronal convolucional tiene varias etapas claramente definidas:

• Capa de entrada: recibe la imagen inicial convertida en tensor.
• Capas convolucionales: aplican diversos filtros o kernels con el objetivo de extraer características visuales importantes, como bordes o texturas específicas.
• Capas de pooling (down sampling): reducen la dimensionalidad de las imágenes, conservando las características más importantes y simplificando el cómputo.
• Capa fully connected: aplana (flattening) las matrices resultantes en un único vector conectado directamente con la salida, permitiendo la toma de decisiones basada en los patrones detectados.

¿Qué rol juegan las capas convolucionales y el pooling?

Las capas convolucionales generan múltiples visualizaciones o matrices al aplicar diferentes filtros sobre la imagen original. Estas matrices destacan áreas específicas de interés visual, como determinados ángulos, texturas o detalles. Posteriormente, el pooling realiza un muestreo selectivo donde extrae la información más significativa de estas imágenes, facilitando el aprendizaje al disminuir la complejidad del modelo.

Al emplear sucesivamente capas convolucionales y operaciones de pooling, la red logra capturar características abstractas útiles para una clasificación precisa.

¿De qué manera afectan las capas fully connected los resultados?

Las capas completamente conectadas juegan un papel importante al permitir una conexión directa entre todas las características extraídas previamente y la decisión final del modelo. En esta fase, todas las características individuales se combinan en un solo vector que interactúa directamente con la elección o clasificación del modelo; por ejemplo, clasificar una imagen en dos categorías como "neumonía" o "normal".

Este proceso final ocurre tras convertir los espacios multidimensionales originados por las convoluciones en espacios unidimensionales mediante un proceso conocido como flattening.

¿Cómo implementar una red neuronal convolucional en código?

La implementación de una red neuronal convolucional se realiza siguiendo pasos definidos mediante código. Una posible estructura es:

• Iniciar convirtiendo la imagen original en tensores adecuados.
• Aplicar capas convolucionales (Convolution 2D) para identificar rasgos dentro de las imágenes.
• Realizar operaciones de pooling para mantener información importante pero simplificada.
• Utilizar un flattening para transformar los resultados en un vector funcional.
• Finalmente, una capa fully connected determina la clasificación binaria.

Este procedimiento se puede ejecutar en diferentes dispositivos computacionales, ya sea utilizando la CPU o una GPU detectada para optimización.