Descripción: La pérdida por píxel es una métrica utilizada en el ámbito de las redes neuronales convolucionales (CNN) que evalúa la discrepancia entre la imagen generada por un modelo y la imagen de referencia, calculando la pérdida para cada píxel de forma individual. Este enfoque es especialmente relevante en tareas de segmentación de imágenes, donde se requiere una precisión extrema en la clasificación de cada píxel. La pérdida por píxel se puede calcular utilizando diversas funciones de pérdida, siendo las más comunes la pérdida de entropía cruzada y el error cuadrático medio. Al evaluar cada píxel de manera independiente, se permite que el modelo ajuste sus parámetros de forma más precisa, lo que resulta en una mejora en la calidad de la segmentación y en la fidelidad de la imagen generada. Esta técnica es fundamental en aplicaciones donde la precisión espacial es crítica, como en la segmentación semántica, la restauración de imágenes y la generación de imágenes a partir de descripciones textuales. La capacidad de la pérdida por píxel para proporcionar un feedback detallado al modelo permite que las redes neuronales aprendan patrones complejos y realicen predicciones más acertadas, lo que la convierte en una herramienta esencial en el campo de la visión por computadora.
