Las redes neuronales convolucionales (CNN) utiliza numerosas réplicas idénticas de la misma red y cada capa se especializa en una tarea, cuyo resultado se utiliza en la siguiente capa para resolver problemas complejos.
La ventaja de esto es que permite a una red aprender una neurona una vez y utilizarla en numerosos lugares, simplificando el proceso de aprendizaje del modelo y reduciendo así el error. Esto ha hecho que las CNN sean especialmente útiles en el ámbito del reconocimiento de objetos y el etiquetado de imágenes.
Las CNN aprenden representaciones cada vez más complejas y abstractas. El reconocimiento de objetos en la CNN puede empezar con datos de pixeles sin procesar y aprender características muy específicas, como los bordes, formas básicas y complejas, patrones y texturas.
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