Descripción: Las características de alto nivel en redes neuronales convolucionales (CNN) son representaciones abstractas que se derivan de datos en bruto, como imágenes o señales de audio. Estas características son fundamentales para el funcionamiento de las CNN, ya que permiten a la red identificar patrones complejos y relevantes en los datos. En las capas inferiores de una CNN, se extraen características de bajo nivel, como bordes y texturas. A medida que se avanza hacia las capas superiores, las características se vuelven más abstractas y complejas, permitiendo a la red reconocer objetos, rostros o incluso emociones. Este proceso jerárquico de aprendizaje es lo que hace que las CNN sean especialmente efectivas en tareas de clasificación y detección. Las características de alto nivel son cruciales para la generalización del modelo, ya que permiten que la red aplique lo aprendido a nuevos datos que no ha visto antes. Además, estas características pueden ser visualizadas y analizadas para entender mejor cómo la red toma decisiones, lo que es esencial para mejorar la interpretabilidad y la confianza en los modelos de inteligencia artificial.
