Descripción: La arquitectura optimizada en redes neuronales convolucionales (CNN) se refiere a un diseño de red que ha sido cuidadosamente ajustado para maximizar su rendimiento en tareas específicas, como la clasificación de imágenes o el reconocimiento de patrones. Estas arquitecturas se caracterizan por su capacidad para extraer características jerárquicas de los datos de entrada, utilizando capas convolucionales que aplican filtros a las imágenes para detectar patrones y características relevantes. La optimización puede incluir la selección de la cantidad y tipo de capas, el tamaño de los filtros, la función de activación y la técnica de regularización, entre otros aspectos. El objetivo es mejorar la precisión del modelo, reducir el tiempo de entrenamiento y minimizar el uso de recursos computacionales. Las arquitecturas optimizadas son fundamentales en el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial, ya que permiten que los modelos sean más eficientes y efectivos en la resolución de problemas complejos. En un mundo donde la cantidad de datos generados es abrumadora, contar con arquitecturas que puedan procesar esta información de manera rápida y precisa es esencial para el avance de la tecnología y la innovación en diversos campos, incluyendo la medicina, la automoción, la visión por computadora y el procesamiento de lenguaje natural.
