CNNs Avanzadas: De ResNet a EfficientNet

Las Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) han evolucionado significativamente desde sus inicios.

ResNet: Resolviendo el Problema de Degradación

ResNet introdujo las conexiones residuales, permitiendo entrenar redes mucho más profundas sin el problema

de degradación del gradiente. Esto marcó un punto de inflexión en la arquitectura de CNNs.

DenseNet: Conexiones Densas

DenseNet conecta cada capa con todas las capas anteriores, mejorando el flujo de información y reduciendo

el número de parámetros necesarios.

EfficientNet: Eficiencia y Escalabilidad

EfficientNet optimiza simultáneamente la profundidad, ancho y resolución de la red, logrando mejor

eficiencia computacional y precisión.

Elección de Arquitectura

La elección de arquitectura depende de tus necesidades específicas: precisión, velocidad, tamaño del modelo,

y recursos computacionales disponibles.