Layer Activation Visualization (Visualización de Activaciones de Capas)

Técnica utilizada en el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning para interpretar y analizar cómo funcionan las redes neuronales profundas.

Permite observar las activaciones de las neuronas en las distintas capas de la red cuando se procesa un dato de entrada, proporcionando una ventana al proceso interno de la misma.

Facilita la comprensión de qué patrones y características específicas está aprendiendo cada capa de la red, desde las más simples en las primeras capas hasta las más complejas en las capas más profundas.

Es útil para diagnosticar problemas en el diseño de la arquitectura de la red, localizar posibles sesgos y mejorar la transparencia de los modelos, especialmente en sistemas complejos de difícil interpretación.

Suele representarse de manera visual, mediante gráficos, mapas de calor o imágenes que ilustran cómo se activan las diferentes regiones de la red frente a estímulos concretos.

Se emplea en tareas como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y otras áreas donde las redes neuronales convolucionales o recurrentes desempeñan un papel clave.

Contribuye a mejorar la interpretabilidad de los modelos de machine learning, lo cual es crucial para garantizar la confianza en las soluciones basadas en inteligencia artificial.

CNN (Convolutional Neural Network)