Feature Map
Un mapa de características en una red neuronal convolucional (CNN) es la representación generada después de aplicar filtros de convolución a los datos de entrada. Resume la información destacando patrones relevantes, como bordes, texturas o formas.
Contexto
El poder de las CNN reside en su capacidad para construir jerarquías de abstracción:
- Las primeras capas producen mapas de características sencillos (líneas, esquinas).
- Las capas profundas generan representaciones más complejas (rostros, letras, objetos).
Aplicaciones
- Visión artificial: desde la clasificación de imágenes hasta la detección de peatones en vehículos autónomos.
- Medicina: apoyo en diagnósticos automáticos gracias al análisis de imágenes médicas.
- Explicabilidad de la IA: visualizar mapas de características permite auditar cómo el modelo toma decisiones.
Ventajas y limitaciones
- Ventaja: mejoran la comprensión de los procesos internos de una CNN.
- Limitación: su análisis no siempre es intuitivo, y se requiere experiencia para interpretarlos correctamente.
Los mapas de características funcionan como capas de interpretación dentro de una CNN: cada uno resume cómo un conjunto de filtros percibe ciertos rasgos de la imagen. Así, se construye una cadena de abstracciones que va de lo simple a lo complejo.
Un aspecto clave es que estos mapas no solo muestran la presencia de un patrón, sino también su localización espacial. Por eso son fundamentales en tareas como la detección de objetos o la segmentación semántica, donde importa tanto el “qué” como el “dónde”.
En la práctica, se han convertido en una herramienta esencial para auditar redes neuronales. Técnicas como Grad-CAM o la visualización directa de activaciones ayudan a entender qué zonas influyen más en la decisión final. Sin embargo, interpretar correctamente un mapa de características no siempre es trivial: a menudo requiere combinar visualización con experiencia técnica y conocimiento del dominio.
Referencias
- Chollet, F. Deep Learning with Python (Manning, 2021).
