Descripción: El modelo híbrido en el contexto de redes neuronales convolucionales (CNN) se refiere a la combinación de diferentes arquitecturas o técnicas de aprendizaje automático para optimizar el rendimiento en tareas específicas. Este enfoque busca aprovechar las fortalezas de múltiples modelos, integrando, por ejemplo, redes neuronales profundas con algoritmos de aprendizaje tradicional o con otras variantes de redes neuronales. Las características principales de un modelo híbrido incluyen la capacidad de mejorar la precisión de las predicciones, reducir el sobreajuste y aumentar la robustez frente a variaciones en los datos de entrada. Además, estos modelos pueden ser diseñados para abordar problemas complejos que requieren un análisis más profundo y multifacético, como la clasificación de imágenes, el reconocimiento de patrones o la segmentación semántica. La relevancia de los modelos híbridos radica en su flexibilidad y adaptabilidad, permitiendo a los investigadores y desarrolladores crear soluciones más efectivas y eficientes en diversas aplicaciones, desde la visión por computadora hasta el procesamiento del lenguaje natural.
