Descripción: El desagrupamiento es una operación en redes neuronales convolucionales (CNN) que se utiliza para revertir el efecto de las capas de agrupamiento (pooling). En una CNN, las capas de agrupamiento se emplean para reducir la dimensionalidad de las características extraídas, lo que ayuda a disminuir el tiempo de computación y a prevenir el sobreajuste. Sin embargo, esta reducción de dimensiones puede llevar a la pérdida de información importante. El desagrupamiento, también conocido como ‘unpooling’, busca restaurar la resolución original de las características antes de ser agrupadas. Esta operación se realiza mediante la expansión de las características a su tamaño original, utilizando técnicas como la interpolación o la replicación de valores. El desagrupamiento es crucial en arquitecturas de redes que requieren una reconstrucción de los datos, como en tareas de segmentación semántica o en autoencoders. Al permitir que la red recupere información espacial perdida durante el agrupamiento, el desagrupamiento contribuye a mejorar la precisión y la calidad de las salidas generadas por la red. En resumen, el desagrupamiento es una técnica esencial que complementa el proceso de agrupamiento en las CNN, facilitando una mejor representación de los datos y una mayor capacidad de recuperación de información.
