Descripción: Basado en parche se refiere a métodos que analizan pequeñas regiones (parches) de los datos de entrada, en lugar de procesar la totalidad de la imagen o el conjunto de datos de una sola vez. Esta técnica es especialmente relevante en el contexto de las redes neuronales convolucionales (CNN), donde se busca extraer características locales de los datos. Al dividir la entrada en parches, se permite que el modelo se enfoque en detalles específicos, lo que puede mejorar la precisión en tareas como la clasificación de imágenes, la segmentación y la detección de objetos. Los parches pueden ser de diferentes tamaños y se pueden superponer, lo que proporciona al modelo una visión más rica y variada de la información. Esta estrategia también ayuda a reducir la complejidad computacional, ya que permite procesar solo una parte de los datos a la vez, facilitando el manejo de grandes volúmenes de información. Además, el enfoque basado en parches es fundamental para técnicas como el aprendizaje por transferencia, donde se utilizan características aprendidas de parches en un conjunto de datos para mejorar el rendimiento en otro. En resumen, el método basado en parches es una herramienta poderosa en el arsenal de las redes neuronales convolucionales, permitiendo un análisis más detallado y eficiente de los datos de entrada.
