Descripción: El bloque residual invertido es un componente clave en algunas arquitecturas de redes neuronales convolucionales (CNN) que se utiliza para mejorar la eficiencia y la precisión del aprendizaje profundo. Este bloque se basa en la idea de la conexión residual, que permite que la red aprenda funciones de identidad, facilitando así el entrenamiento de redes más profundas. En lugar de simplemente pasar la información a través de capas sucesivas, el bloque residual invertido introduce una conexión que permite que la entrada original se sume a la salida de la capa convolucional. Esto ayuda a mitigar el problema de la degradación del rendimiento en redes profundas, ya que permite que la información fluya más fácilmente a través de la red. Además, el bloque residual invertido suele incluir operaciones de convolución separables en profundidad, lo que reduce significativamente el número de parámetros y la carga computacional, haciendo que el modelo sea más eficiente. En resumen, este bloque no solo mejora la capacidad de aprendizaje de las redes neuronales, sino que también optimiza su rendimiento en términos de velocidad y recursos, convirtiéndose en un elemento fundamental en el diseño de arquitecturas modernas de CNN.
Historia: El bloque residual invertido fue introducido en 2017 por los investigadores de Google en el contexto de la arquitectura MobileNet. Esta arquitectura fue diseñada para ser eficiente en dispositivos móviles y de baja potencia, donde los recursos computacionales son limitados. La idea detrás del bloque residual invertido era combinar la eficiencia de las convoluciones separables en profundidad con la ventaja de las conexiones residuales, lo que permitió crear modelos más ligeros sin sacrificar el rendimiento. Desde su introducción, este bloque ha sido adoptado en diversas aplicaciones de visión por computadora y ha influido en el desarrollo de otras arquitecturas de redes neuronales.
Usos: Los bloques residuales invertidos se utilizan principalmente en arquitecturas de redes neuronales diseñadas para aplicaciones en dispositivos móviles y sistemas embebidos, donde la eficiencia es crucial. Se aplican en tareas de clasificación de imágenes, detección de objetos y segmentación semántica, entre otras. Gracias a su diseño eficiente, permiten que los modelos funcionen en tiempo real sin requerir hardware potente, lo que los hace ideales para aplicaciones en smartphones y dispositivos IoT.
Ejemplos: Un ejemplo notable del uso de bloques residuales invertidos es la arquitectura MobileNet, que ha sido ampliamente utilizada en aplicaciones de visión por computadora en dispositivos móviles. Otro ejemplo es el uso de estos bloques en la arquitectura EfficientNet, que combina la eficiencia de los bloques residuales invertidos con técnicas de escalado para mejorar aún más el rendimiento en tareas de clasificación de imágenes.
