Descripción: Las restricciones neuronales son limitaciones impuestas en la arquitectura o funcionamiento de una red neuronal, que pueden influir en su capacidad para aprender y generalizar a partir de los datos. Estas restricciones pueden manifestarse de diversas formas, como la reducción del número de neuronas en una capa, la imposición de funciones de activación específicas, o la limitación en la conectividad entre capas. Su propósito principal es mejorar la eficiencia del modelo, reducir el riesgo de sobreajuste y facilitar la interpretación de los resultados. Al imponer restricciones, se busca guiar el proceso de aprendizaje hacia soluciones más robustas y generalizables, evitando que la red se ajuste demasiado a los datos de entrenamiento. Además, estas restricciones pueden ser utilizadas para incorporar conocimientos previos en el diseño de la red, lo que puede ser especialmente útil en dominios donde la información es escasa o costosa de obtener. En resumen, las restricciones neuronales son herramientas clave en el diseño de redes neuronales, que permiten optimizar su rendimiento y adaptabilidad en diversas tareas de aprendizaje automático.
