Hidden Layers – Capas Ocultas en Redes Neuronales
¿Qué son las Capas Ocultas en una Red Neuronal?
Las capas ocultas se encuentran entre la capa de entrada.
La capa de salida en una Red Neuronal Artificial (ANN).
Son responsables de aprender patrones complejos
A través de neuronas interconectadas
Transformando la información de los datos.
De entrada para obtener predicciones precisas.
Ejemplo
En una red neuronal que identifica imágenes de gatos y perros.
Las capas ocultas pueden aprender.
Bordes, texturas y formas
Ayudarán a clasificar correctamente la imagen.
¿Cómo Funcionan las Capas Ocultas?
Cada neurona en una capa oculta.
Recibe entradas de la capa anterior.
Calcula una combinación ponderada de estas entradas.
Aplica una función de activación
ReLU, Sigmoide, etc. para introducir no linealidad.
Pasa el resultado a la siguiente capa.
Tipos de Capas Ocultas y Funciones de Activación
| Tipo de Capa | Función de Activación | Uso Común |
|---|---|---|
| Densas (Fully Connected) | ReLU, Sigmoide, Softmax | Visión por computadora, NLP |
| Convolucionales (CNNs) | ReLU | Análisis de imágenes |
| Recurrentes (RNNs, LSTMs, GRUs) | Tanh, Sigmoide | Procesamiento de series temporales |
| Dropout | – | Previene sobreajuste |
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
modelo = Sequential([
Dense(64, activation=’relu’, input_shape=(20,)), # Capa oculta 1
Dense(32, activation=’relu’), # Capa oculta 2
Dense(1, activation=’sigmoid’) # Capa de salida
])
¿Cuántas Capas Ocultas Necesito?
Pocas capas → Modelos simples ejemplo: regresión lineal.
Muchas capas → Modelos complejos ejemplo: reconocimiento facial con CNNs.
Regla práctica
Problemas simples
1-2 capas ocultas.
Redes profundas (Deep Learning)
3+ capas ocultas.
Cuantas más capas, más poder expresivo
También mayor riesgo de sobreajuste.
Las capas ocultas son el corazón de una red neuronal.
Se extraen y procesan patrones de los datos.
Elegir el número adecuado de capas y neuronas
Es clave para lograr un modelo eficiente.
Se pueden usar distintas funciones de activación
Según el tipo de problema.
