Transición de la extracción de características a la clasificación

Después de que las capas convolucionales y de agrupamiento extraen las características esenciales de una imagen, el siguiente paso en una red neuronal convolucional (CNN) es la clasificación. Dado que las capas completamente conectadas requieren una entrada unidimensional, es necesario convertir los mapas de características multidimensionales en un formato adecuado para la clasificación.

Conversión de mapas de características en un vector 1D

El aplanamiento es el proceso de reorganizar la salida de las capas convolucionales y de agrupamiento en un solo vector largo. Si un mapa de características tiene dimensiones X × Y × Z, el aplanamiento lo transforma en un 1D array de longitud X × Y × Z.

Por ejemplo, si el mapa de características final tiene dimensiones 7 × 7 × 64, el aplanamiento lo convierte en un vector de (7 × 7 × 64) = 3136-dimensional dimensiones. Esto permite que las capas completamente conectadas procesen las características extraídas de manera eficiente.

Importancia de la aplanación antes de alimentar a las capas totalmente conectadas

Las capas totalmente conectadas operan sobre una estructura estándar de red neuronal, donde cada neurona se conecta con todas las neuronas de la siguiente capa. Sin la aplanación, el modelo no puede interpretar correctamente la estructura espacial de los mapas de características. La aplanación garantiza:

• Transición adecuada de la detección de características a la clasificación;
• Integración fluida con las capas totalmente conectadas;
• Aprendizaje eficiente al preservar los patrones extraídos para la toma de decisiones final.

Al aplanar los mapas de características, las CNN pueden aprovechar las características de alto nivel aprendidas durante la convolución y el agrupamiento, lo que permite una clasificación precisa de los objetos dentro de una imagen.