Descripción: El tamaño del núcleo en las redes neuronales convolucionales (CNN) se refiere a las dimensiones del filtro utilizado en las operaciones de convolución. Este filtro, también conocido como núcleo o kernel, es esencial para la extracción de características de las imágenes o datos de entrada. Generalmente, los tamaños de núcleo más comunes son 3×3, 5×5 y 7×7, aunque pueden variar según la arquitectura y el problema específico que se esté abordando. Un núcleo más pequeño, como 3×3, permite capturar detalles finos y patrones locales, mientras que un núcleo más grande puede captar características más amplias y contextuales. La elección del tamaño del núcleo influye directamente en la cantidad de parámetros del modelo y en su capacidad para generalizar. Además, el tamaño del núcleo afecta la resolución de la salida, ya que un núcleo más grande tiende a reducir la dimensión espacial de la entrada más rápidamente. En resumen, el tamaño del núcleo es un factor crítico en el diseño de CNN, ya que determina cómo se procesan y se interpretan los datos, afectando así el rendimiento y la eficacia del modelo en tareas de clasificación, detección y segmentación de imágenes.
