Aprender TensorFlow Redes Neuronales Convolucionales (CNN)

Las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) son la arquitectura dominante en visión por computador. Aprenden a extraer características espaciales jerárquicas de las imágenes: bordes y texturas en las primeras capas, formas y patrones complejos en las capas más profundas.

Componentes de una CNN

• Conv2D: aplica filtros convolucionales para detectar características locales.
• MaxPooling2D: reduce la dimensión espacial conservando las activaciones máximas.
• BatchNormalization: estabiliza y acelera el entrenamiento normalizando las activaciones.
• GlobalAveragePooling2D: reduce la salida convolucional a un vector promediando espacialmente.
• Dropout: regularización que desactiva neuronas aleatoriamente para evitar sobreajuste.

Data augmentation

La augmentación de datos genera variaciones sintéticas de las imágenes durante el entrenamiento: volteos, rotaciones, zoom, cambios de brillo y contraste. Esto amplía efectivamente el tamaño del dataset y mejora la generalización del modelo.

Transfer learning y fine-tuning

Entrenar una CNN desde cero requiere grandes cantidades de datos. Transfer learning permite aprovechar modelos preentrenados en ImageNet (EfficientNetV2, MobileNetV3, ResNet50V2) como extractores de características, añadiendo solo una nueva cabeza de clasificación. El fine-tuning desbloquea gradualmente capas para adaptar el modelo al dominio específico.

Aplicaciones prácticas

CNNs con transfer learning alcanzan alta precisión con pocas muestras, lo que las hace ideales para problemas como diagnóstico médico, defectos en fabricación o reconocimiento de especies.