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Cuestionario Parte 2: Marcos de Aprendizaje Profundo Avanzados

Capítulo 5: Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)

¿Cuáles son los tres componentes principales de una Red Neuronal Convolucional (CNN), y qué rol desempeña cada componente en la red?
¿Por qué se utiliza la max pooling en las CNNs y qué ventajas ofrece en términos de reducir la dimensionalidad de los datos?
Explica cómo las conexiones de salto en ResNet ayudan en el entrenamiento de redes muy profundas.
¿Cuál es el propósito de usar múltiples filtros de convolución en el módulo Inception y cómo se diferencia de una capa tradicional de CNN?
¿Cómo utilizan las DenseNets la reutilización de características para mejorar la eficiencia del entrenamiento? Proporciona un ejemplo de cómo están conectadas las capas en un bloque de DenseNet.
En tareas de detección de objetos, ¿cuál es el rol de las redes de propuestas de regiones (RPN) en modelos como Faster R-CNN?

¿Cuáles son los tres componentes principales de una Red Neuronal Convolucional (CNN), y qué rol desempeña cada componente en la red?
¿Por qué se utiliza la max pooling en las CNNs y qué ventajas ofrece en términos de reducir la dimensionalidad de los datos?
Explica cómo las conexiones de salto en ResNet ayudan en el entrenamiento de redes muy profundas.
¿Cuál es el propósito de usar múltiples filtros de convolución en el módulo Inception y cómo se diferencia de una capa tradicional de CNN?
¿Cómo utilizan las DenseNets la reutilización de características para mejorar la eficiencia del entrenamiento? Proporciona un ejemplo de cómo están conectadas las capas en un bloque de DenseNet.
En tareas de detección de objetos, ¿cuál es el rol de las redes de propuestas de regiones (RPN) en modelos como Faster R-CNN?

¿Cuáles son los tres componentes principales de una Red Neuronal Convolucional (CNN), y qué rol desempeña cada componente en la red?
¿Por qué se utiliza la max pooling en las CNNs y qué ventajas ofrece en términos de reducir la dimensionalidad de los datos?
Explica cómo las conexiones de salto en ResNet ayudan en el entrenamiento de redes muy profundas.
¿Cuál es el propósito de usar múltiples filtros de convolución en el módulo Inception y cómo se diferencia de una capa tradicional de CNN?
¿Cómo utilizan las DenseNets la reutilización de características para mejorar la eficiencia del entrenamiento? Proporciona un ejemplo de cómo están conectadas las capas en un bloque de DenseNet.
En tareas de detección de objetos, ¿cuál es el rol de las redes de propuestas de regiones (RPN) en modelos como Faster R-CNN?

¿Cuáles son los tres componentes principales de una Red Neuronal Convolucional (CNN), y qué rol desempeña cada componente en la red?
¿Por qué se utiliza la max pooling en las CNNs y qué ventajas ofrece en términos de reducir la dimensionalidad de los datos?
Explica cómo las conexiones de salto en ResNet ayudan en el entrenamiento de redes muy profundas.
¿Cuál es el propósito de usar múltiples filtros de convolución en el módulo Inception y cómo se diferencia de una capa tradicional de CNN?
¿Cómo utilizan las DenseNets la reutilización de características para mejorar la eficiencia del entrenamiento? Proporciona un ejemplo de cómo están conectadas las capas en un bloque de DenseNet.
En tareas de detección de objetos, ¿cuál es el rol de las redes de propuestas de regiones (RPN) en modelos como Faster R-CNN?