Descripción: Las redes neuronales convolucionales con puertas son una evolución de las redes neuronales convolucionales (CNN) tradicionales, que incorporan mecanismos de puertas para regular el flujo de información a través de la red. Estos mecanismos permiten a la red decidir qué información es relevante y debe ser retenida, y qué información puede ser descartada, mejorando así la capacidad de la red para aprender patrones complejos en los datos. Las puertas funcionan de manera similar a las que se encuentran en las redes neuronales recurrentes, como las LSTM, donde se utilizan puertas de entrada, olvido y salida para gestionar la información. En el contexto de las CNN, estas puertas pueden ayudar a mitigar problemas como el sobreajuste y la pérdida de información relevante durante el proceso de convolución. Al integrar estas puertas, las redes pueden adaptarse mejor a diferentes tipos de datos y tareas, lo que resulta en un rendimiento superior en tareas de clasificación, detección de objetos y segmentación de imágenes. La implementación de redes convolucionales con puertas también permite una mayor interpretabilidad de los modelos, ya que se puede analizar qué características están siendo priorizadas en el proceso de toma de decisiones. En resumen, estas redes representan un avance significativo en la optimización de hiperparámetros, permitiendo un ajuste más fino y eficiente de los modelos de aprendizaje profundo.
