Descripción: La activación de capa en redes neuronales convolucionales se refiere al proceso mediante el cual se aplica una función de activación a la salida de una capa específica de la red. Este proceso es crucial, ya que introduce no linealidades en el modelo, permitiendo que la red aprenda patrones complejos en los datos. Sin la activación, la red se comportaría como una simple combinación lineal de sus entradas, limitando su capacidad para resolver problemas complejos. Las funciones de activación más comunes incluyen la función sigmoide, la tangente hiperbólica y la ReLU (Rectified Linear Unit). Cada una de estas funciones tiene características únicas que afectan el rendimiento de la red. Por ejemplo, la función ReLU es popular debido a su simplicidad y eficiencia computacional, ya que permite que la red se entrene más rápidamente y reduce el problema del desvanecimiento del gradiente. La activación de capa no solo afecta la capacidad de aprendizaje de la red, sino que también influye en la forma en que se propagan los errores durante el entrenamiento, lo que es fundamental para la optimización del modelo. En resumen, la activación de capa es un componente esencial en el diseño y funcionamiento de redes neuronales, ya que permite que estas redes capturen y representen la complejidad de los datos de entrada.
