Descripción: El aprendizaje por capas es un enfoque de entrenamiento en redes neuronales donde cada capa de la red se entrena de manera secuencial, permitiendo que las características aprendidas en una capa se utilicen como base para el entrenamiento de la siguiente. Este método se basa en la idea de que las redes neuronales profundas, compuestas por múltiples capas, pueden aprender representaciones jerárquicas de los datos. En este proceso, cada capa se ajusta a los parámetros de su función de activación y se optimiza utilizando algoritmos de retropropagación. Este enfoque es fundamental para el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo, ya que permite que las redes se especialicen en diferentes niveles de abstracción, desde características simples en las primeras capas hasta representaciones más complejas en las capas superiores. El aprendizaje por capas no solo mejora la eficiencia del entrenamiento, sino que también ayuda a evitar problemas como el sobreajuste, ya que cada capa se entrena de manera controlada y progresiva. En el contexto de las bibliotecas de aprendizaje automático más populares, el aprendizaje por capas se implementa de manera intuitiva, permitiendo a los desarrolladores construir y entrenar redes neuronales de forma modular y escalable.
