Descripción: La codificación eficiente es un principio fundamental en el campo de las redes neuronales convolucionales (CNN), que sugiere que los sistemas sensoriales, como la visión y la audición, están optimizados para representar la información más relevante de manera compacta y efectiva. Este concepto se basa en la idea de que, al procesar datos complejos, es crucial identificar y extraer las características más significativas que permiten una interpretación precisa y rápida. En el contexto de las CNN, la codificación eficiente se traduce en la capacidad de estas redes para aprender representaciones jerárquicas de los datos, donde las capas iniciales capturan características simples y las capas más profundas combinan estas características para formar representaciones más complejas. Esto no solo mejora la precisión del modelo, sino que también reduce la cantidad de datos necesarios para entrenar la red, optimizando así el uso de recursos computacionales. La codificación eficiente es esencial para el rendimiento de las CNN en tareas como la clasificación de imágenes, la detección de objetos y el reconocimiento de patrones, donde la capacidad de extraer información relevante de grandes volúmenes de datos es crucial para el éxito del modelo.
