Descripción: ResNet, o Red Residual, es un tipo de red neuronal convolucional que utiliza conexiones residuales para mejorar el entrenamiento. Estas conexiones permiten que la información fluya a través de la red sin ser alterada, lo que ayuda a mitigar el problema de la degradación en redes profundas. En lugar de aprender la función de mapeo directa, ResNet aprende la diferencia entre la entrada y la salida, facilitando así el aprendizaje en capas más profundas. Esta arquitectura se caracteriza por su capacidad para construir redes con cientos o miles de capas, lo que antes era un desafío debido a la dificultad de entrenar modelos tan complejos. ResNet ha demostrado ser altamente efectiva en tareas de clasificación de imágenes y ha establecido nuevos estándares en competiciones de visión por computadora. Su diseño innovador ha influido en el desarrollo de otras arquitecturas de redes neuronales, convirtiéndola en un pilar fundamental en el campo del aprendizaje profundo. Gracias a su estructura modular, ResNet se puede adaptar fácilmente a diferentes tareas y conjuntos de datos, lo que la convierte en una herramienta versátil para investigadores y desarrolladores en el ámbito de la inteligencia artificial.
Historia: ResNet fue introducida por Kaiming He y sus colegas en 2015 en un artículo titulado ‘Deep Residual Learning for Image Recognition’. La arquitectura ganó el primer lugar en la competencia ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) de 2015, lo que marcó un hito en el desarrollo de redes neuronales profundas. Desde su publicación, ResNet ha sido ampliamente adoptada y ha inspirado numerosas investigaciones y mejoras en el campo del aprendizaje profundo.
Usos: ResNet se utiliza principalmente en tareas de clasificación de imágenes, detección de objetos y segmentación semántica. Su capacidad para manejar redes profundas la hace ideal para aplicaciones en visión por computadora, donde se requiere un alto nivel de precisión. Además, ResNet se ha utilizado en áreas como el reconocimiento facial, la clasificación de texto y la generación de imágenes.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del uso de ResNet es su implementación en sistemas de reconocimiento facial, donde ha demostrado una alta precisión en la identificación de individuos. Otro caso es su aplicación en la clasificación de imágenes médicas, ayudando a los radiólogos a detectar anomalías en radiografías y resonancias magnéticas.
