Unidad convolucional

Las unidades convolucionales son componentes fundamentales de las redes neuronales convolucionales, diseñadas específicamente para el procesamiento de datos con estructura de grid, como imágenes, audio o texto.

Actúan como un filtro que analiza pequeñas porciones de la entrada en busca de patrones específicos, permitiendo la detección eficiente de características, como bordes, texturas y formas más complejas.

Funcionan aplicando una operación matemática llamada convolución entre un conjunto de pesos (filtro o kernel) y las porciones locales de los datos de entrada. Esto genera un mapa de características que resalta las regiones donde el filtro detecta correspondencias.

Permiten la reducción del número de parámetros en comparación con las redes totalmente conectadas al reutilizar los mismos filtros en todas las partes del dato de entrada. Esto las hace altamente efectivas para extraer características relevantes y reducir el riesgo de sobreajuste.

Su diseño es clave para automatizar tareas de clasificación de imágenes, reconocimiento de voz, visión por computadora y procesamiento de secuencias.