Operador de Convolución

Operador matemático frecuentemente utilizado en redes neuronales convolucionales para procesar datos con estructura de tipo grilla, como imágenes o señales.

Su principal función es extraer características relevantes del input mediante la aplicación de filtros o kernels que recorren la entrada.

Cada operación de convolución aplica una combinación lineal de los valores en la región local definida por el filtro.

El resultado de estas operaciones produce mapas de características que resaltan patrones significativos, como bordes, texturas o formas.

Es especialmente útil para reducir la dimensionalidad de los datos original mientras se conservan las características más esenciales para la tarea en cuestión.

Desempeña un rol clave en la capacidad de los modelos de visión por computadora para aprender representaciones jerárquicas de los datos.

Se puede ajustar mediante parámetros como el tamaño del kernel, los pasos (strides) y el uso de relleno (padding), lo que permite personalizar su comportamiento según la tarea específica.