Por favor, dame una breve lista con viñetas de los componentes/arquitecturas clave de una red neuronal convolucional.
Una red neuronal convolucional consta de una capa de entrada, capas ocultas y una capa de salida. En cualquier red neuronal feed-forward, las capas intermedias se denominan ocultas porque sus entradas y salidas están enmascaradas por la función de activación y la convolución final. En una red neuronal convolucional, las capas ocultas incluyen capas que realizan convoluciones. Normalmente, esto incluye una capa que realiza un producto punto del núcleo de convolución con la matriz de entrada de la capa. Este producto suele ser el producto interno de Frobenius, y su función de activación suele ser ReLU. A medida que el núcleo de convolución se desliza por la matriz de entrada de la capa, la operación de convolución genera un mapa de características, que a su vez contribuye a la entrada de la capa siguiente. A ésta le siguen otras capas, como las capas de agrupamiento, las capas totalmente conectadas y las capas de normalización.

Capas convolucionales

Las capas convolucionales convolucionan la entrada y pasan su resultado a la capa siguiente. Esto es similar a la respuesta de una neurona del córtex visual a un estímulo específico. Cada neurona convolucional procesa datos sólo para su campo receptivo. Aunque las redes neuronales de conexión directa pueden utilizarse para aprender características y clasificar datos, esta arquitectura suele ser poco práctica para entradas más grandes (por ejemplo, imágenes de alta resolución), que requerirían un número masivo de neuronas porque cada píxel es una característica de entrada relevante. Una capa totalmente conectada para una imagen de tamaño 100 × 100 tiene 10.000 pesos para cada neurona de la segunda capa. La convolución reduce el número de parámetros libres, lo que permite que la red sea más profunda. Por ejemplo, utilizando una región de mosaico de 5 × 5, cada una con los mismos pesos compartidos, sólo se necesitan 25 neuronas. El uso de pesos regularizados sobre menos parámetros evita los problemas de gradientes evanescentes y gradientes explosivos observados durante la retropropagación en redes neuronales anteriores.

Para acelerar el procesamiento, las capas convolucionales estándar pueden sustituirse por capas convolucionales separables en profundidad, que se basan en una convolución en profundidad seguida de una convolución puntual. La convolución en profundidad es una convolución espacial aplicada independientemente a cada canal del tensor de entrada, mientras que la convolución puntual es una convolución estándar restringida al uso de

Capas de agrupamiento
Las redes convolucionales pueden incluir capas de agrupación locales y/o globales junto con las capas convolucionales tradicionales. Las capas de agrupación reducen las dimensiones de los datos combinando las salidas de los grupos de neuronas de una capa en una sola neurona de la capa siguiente. La agrupación local combina clústeres pequeños; se suelen utilizar tamaños de mosaico como 2 × 2. La agrupación global actúa sobre todas las neuronas del mapa de características. Hay dos tipos comunes de agrupación de uso popular: máxima y media. La agrupación máxima utiliza el valor máximo de cada conglomerado local de neuronas del mapa de características, mientras que la agrupación media toma el valor medio.

Capas totalmente conectadas
Las capas totalmente conectadas conectan cada neurona de una capa con cada neurona de otra capa. Es igual que una red neuronal perceptrón multicapa (MLP) tradicional. La matriz aplanada pasa por una capa totalmente conectada para clasificar las imágenes.

Campo receptivo
En las redes neuronales, cada neurona recibe la entrada de un cierto número de ubicaciones de la capa anterior. En una capa convolucional, cada neurona recibe información sólo de un área restringida de la capa anterior, denominada campo receptivo de la neurona. Normalmente, el área es un cuadrado (por ejemplo, 5 por 5 neuronas). En cambio, en una capa totalmente conectada, el campo receptivo es toda la capa anterior. Así, en cada capa convolucional, cada neurona toma la entrada de un área de entrada mayor que las capas anteriores. Esto se debe a la aplicación de la convolución una y otra vez, que tiene en cuenta el valor de un píxel, así como el de sus píxeles circundantes. Cuando se utilizan capas dilatadas, el número de píxeles del campo receptivo permanece constante, pero el campo se puebla más escasamente a medida que aumentan sus dimensiones al combinar el efecto de varias capas.

Para manipular el tamaño del campo receptivo como se desee, existen algunas alternativas a la capa convolucional estándar. Por ejemplo, la convolución atrófica o dilatada amplía el tamaño del campo receptivo sin aumentar el número de parámetros, intercalando regiones visibles y ciegas. Además, una sola capa convolucional dilatada puede comprender filtros con múltiples relaciones de dilatación, teniendo así un tamaño de campo receptivo variable.

Pesos
Cada neurona de una red neuronal calcula un valor de salida aplicando una función específica a los valores de entrada recibidos del campo receptivo de la capa anterior. La función que se aplica a los valores de entrada viene determinada por un vector de pesos y un sesgo (normalmente números reales). El aprendizaje consiste en ajustar iterativamente estos sesgos y pesos.

Los vectores de pesos y sesgos se denominan filtros y representan características particulares de la entrada (por ejemplo, una forma concreta). Una característica distintiva de las CNN es que muchas neuronas pueden compartir el mismo filtro. Esto reduce la huella de memoria porque se utiliza un único sesgo y un único vector de pesos en todos los campos receptivos que comparten ese filtro, en lugar de que cada campo receptivo tenga su propio sesgo y vector de pesos.
Los componentes/arquitectura clave de una red neuronal convolucional incluyen:

Capas convolucionales: Estas capas convolucionan la matriz de entrada y reducen el número de parámetros libres y permiten que la red sea más profunda.

Capas de agrupamiento: Estas capas reducen las dimensiones de los datos combinando las salidas de los grupos de neuronas de una capa en una sola neurona de la capa siguiente.

Capas totalmente conectadas: Estas capas conectan cada neurona de una capa con cada neurona de otra capa.

Campo receptivo: Cada neurona recibe la entrada de un área restringida de la capa anterior llamada campo receptivo de la neurona. En una capa convolucional, cada neurona recibe la entrada de un área receptiva mayor que las capas anteriores.

Pesos: Los vectores de pesos y sesgo son utilizados por la función neuronal para calcular un valor de salida a partir del valor de entrada.