Layer
Capa
En una frase
Layer: un grupo de neuronas que procesa la información al mismo nivel dentro de una red neuronal.
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Explícamelo fácil
Las redes se organizan en capas, como pisos de un edificio. La información entra por la capa de entrada, pasa por capas ocultas y sale por la capa de salida.
Cada capa transforma lo que recibe en una representación un poco más útil para la tarea.
Nivel técnico
Profundizando
Existen muchos tipos de capa: densas (fully connected), convolucionales (Convolution), de Attention, de normalización (Layer Normalization) y de embedding. En un Transformer, un «bloque» combina una capa de attention y una red feedforward con conexiones residuales. La profundidad es el número de capas; el ancho, el número de neuronas por capa.
¿Por qué importa?
El número y tipo de capas define la arquitectura y la capacidad de un modelo.
¿Dónde se utiliza?
- Diseño de arquitecturas
- Análisis de modelos
Antes de aprender esto
Si alguno te resulta nuevo, empieza por ahí.